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【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法
【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法
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。
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CDVRP问题求解matlab仿真
该文介绍了车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的组合优化问题CDVRP，旨在找寻满足客户需求的最优车辆路径。在MATLAB2022a中运行测试，结果显示了算法过程。核心程序运用了GA-PSO混合算法，包括粒子更新、交叉、距离计算及变异等步骤。算法原理部分详细阐述了遗传算法（GA）的编码、适应度函数、选择、交叉和变异操作，以及粒子群优化算法（PSO）的粒子表示、速度和位置更新。最后，GA-PSO混合算法结合两者的优点，通过迭代优化求解CDVRP问题。
分类预测 | MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测
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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。
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