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Java 近期新闻：JDK 18 GA、JMC 8.2、Spring 升级、MicroStream 7.0-Beta1、WildFly 26.1-Beta1
本期 Java 新闻综述内容主要涉及 JDK 18、JDK 19、JDK Mission Control 8.2、Amazon Corretto 18、BellSoft LibericaJDK 18、多个 Spring 里程碑版本及点版本、Micronaut 3.4.0、GraalVM Native Build Tools 0.9.11、WildFly 26 Beta 1、Hibernate Reactive 1.1.4.Final、MicroStream 7.0-M1、JReleaser 1.0-RC1 和 TornadoVM 0.13。
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。
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遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目使用MATLAB 2022a实现时间序列预测算法，完整程序无水印。核心代码包含详细中文注释和操作视频。算法基于CNN-LSTM-SAM网络，融合卷积层、LSTM层与自注意力机制，适用于金融市场、气象预报等领域。通过数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数优化等步骤，有效处理非线性时间序列，输出精准预测结果。
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。
m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中，一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU，作为RNN的一种形式，解决了长期依赖问题，而遗传算法用于优化其超参数，如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟，通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数，最终构建优化的GRU模型进行负荷预测，结果显示预测误差和模型性能的提升。
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。
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