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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。
基于GA遗传优化的离散交通网络双层规划模型设计matlab仿真
该程序基于GA遗传优化设计了离散交通网络的双层规划模型，以路段收费情况的优化为核心，并通过一氧化碳排放量评估环境影响。在MATLAB2022a版本中进行了验证，显示了系统总出行时间和区域排放最小化的过程。上层模型采用多目标优化策略，下层则确保总阻抗最小，实现整体最优解。
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行，通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补，高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略，通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新，不断迭代直至满足终止条件，旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。
MATLAB - 遗传算法（GA）求解旅行商问题（TSP）
MATLAB - 遗传算法（GA）求解旅行商问题（TSP）
基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数整定matlab仿真
通过遗传算法优化PID控制器的Kp、Ki、Kd参数，以输出误差为目标值，迭代求得最优参数。采用MATLAB 2022a验证，利用遗传算法全局寻优特性，自动完成参数整定，适合复杂及非线性系统，有效提升控制性能。
基于GA遗传算法的WSN网络节点覆盖优化matlab仿真
本研究应用遗传优化算法于无线传感器网络（WSN），优化节点布局与数量，以最小化节点使用而最大化网络覆盖率。MATLAB2022a环境下，算法通过选择、交叉与变异操作，逐步改进节点配置，最终输出收敛曲线展现覆盖率、节点数及适应度值变化。无线传感器网络覆盖优化问题通过数学建模，结合遗传算法，实现目标区域有效覆盖与网络寿命延长。算法设计中，采用二进制编码表示节点状态，适应度函数考量覆盖率与连通性，通过选择、交叉和变异策略迭代优化，直至满足终止条件。
带你读《阿里云产品六月刊》——八、ALB一键开启GA实现应用加速
ALB一键开启GA实现应用加速
基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化，无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论，用于全局优化，常见于参数估计，如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代，计算目标值，更新种群，并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化
Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化
m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真
**MATLAB2022a模拟展示了遗传算法在AWGN信道中估计SNR的效能。该算法利用生物进化原理全局寻优，解决通信系统中复杂环境下的SNR估计问题。核心代码执行多代选择、重组和突变操作，逐步优化SNR估计。结果以图形形式对比了真实SNR与估计值，并显示了均方根误差（RMSE），体现了算法的准确性。**
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