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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-PSO遗传粒子群混合优化算法的VRPTW问题求解matlab仿真
摘要：
本文介绍了考虑时间窗的车辆路径问题（VRPTW），在MATLAB2022a中进行测试。VRPTW涉及车辆从配送中心出发，服务客户并返回，需在指定时间窗内完成且满足车辆容量限制，目标是最小化总行驶成本。文章探讨了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）的基本原理及其在VRPTW中的应用，包括编码、适应度函数、选择、交叉、变异等步骤。同时，提出了动态惯性权重、精英策略、邻域搜索、多种群和启发式信息等优化策略，以应对时间窗限制并提升算法性能。
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
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。
深入探索Linux中的qemu-ga命令
**QEMU的qemu-ga是虚拟机内的守护进程，提供带外通道管理guest OS，如文件操作、关机、休眠等。它通过virtio-serial通信，特点是安全、高效、灵活。例如，使用`virsh qemu-agent-command`执行虚拟机内部命令。最佳实践包括安装配置agent、设置黑名单、考虑安全和性能、定期备份及利用社区资源。**
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