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基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测，采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征，GRU层处理长期依赖，自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频，运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数，最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
基于GA遗传优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
本项目基于遗传算法（GA）优化无线传感器网络（WSN）的节点部署，旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真，展示了不同初始节点数量（15、25、40）下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤，逐步优化节点位置配置，最终达到最优覆盖率。
单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA
本项目使用FW烟花优化算法求解单目标问题，并在MATLAB2022A中实现仿真，对比PSO和GA的性能。核心代码展示了适应度计算、火花生成及位置约束等关键步骤。最终通过收敛曲线对比三种算法的优化效果。烟花优化算法模拟烟花爆炸过程，探索搜索空间，寻找全局最优解，适用于复杂非线性问题。PSO和GA则分别适合快速收敛和大解空间的问题。参数调整和算法特性分析显示了各自的优势与局限。
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法（GA）优化PID控制器参数，通过空间状态方程构建控制对象，自定义GA的选择、交叉、变异过程，以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比，此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试，展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程，最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数，显著提升了系统响应速度和稳定性。
基于GA-PSO-SVM算法的混沌背景下微弱信号检测matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a，展示了SVM、PSO、GA-PSO-SVM在混沌背景下微弱信号检测中的性能对比。核心程序包含详细中文注释和操作步骤视频。GA-PSO-SVM算法通过遗传算法和粒子群优化算法优化SVM参数，提高信号检测的准确性和鲁棒性，尤其适用于低信噪比环境。
基于地理位置的访问策略的GA加速最佳实践
全球加速GA是阿里云提供的全球网络加速服务，支持基于地理位置的访问策略。本文介绍如何通过多组GA实例组合，实现一个域名在全球多个区域的服务同步加速。具体步骤包括创建ECS实例、部署Nginx服务器、配置GA及全局流量管理器等。
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题（TSP）的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径，属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的基本原理及其在TSP中的应用，展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现，实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法（GA）与分组卷积神经网络（GroupCNN），利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数，提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解；分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现，并提供完整代码及视频教程。注意：展示图含水印，完整程序运行无水印。
构建确定性弹性的高可用云上应用网络
2024年云栖大会 | 云网络技术分论坛，阿里云智能集团 高级产品专家 贺剑带来《构建确定性弹性的高可用云上应用网络》主题分享，通过EIP大区覆盖质量优化和GA时延优化，帮助应用快速覆盖海外客户；持续提升互联网接入质量，满足全球化应用一致性。同时带来负载均衡家族新成员——网关型负载均衡GWLB，并携手生态伙伴一起，解决企业云上三方NVA部署的困境
基于GA遗传优化的TSP问题最优路线规划matlab仿真
本项目使用遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），目标是在访问一系列城市后返回起点的最短路径。TSP属于NP-难问题，启发式方法尤其GA在此类问题上表现出色。项目在MATLAB 2022a中实现，通过编码、初始化种群、适应度评估、选择、交叉与变异等步骤，最终展示适应度收敛曲线及最优路径。
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