?? GA算法技術資料

?? 資源總數(shù)：29879
?? 源代碼：35014
探索GA算法的無限可能，這里匯聚了29879個精選資源，涵蓋從基礎理論到高級應用的全方位內(nèi)容。遺傳算法（GA）作為一種高效的全局搜索與優(yōu)化方法，在電子設計自動化、信號處理及控制系統(tǒng)等多個領域展現(xiàn)出卓越性能。無論是初學者還是資深工程師，都能在這里找到提升技能所需的學習資料和技術文檔，助力您快速掌握這一強大工具，解決復雜問題，推動技術創(chuàng)新。立即加入，開啟您的GA算法學習之旅！

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將遺傳算法(GA)與傳統(tǒng)SVM算法結合,構造出一種參數(shù)最優(yōu)的進化SVM(GA2SVM),SVM 模型采用徑向基函數(shù)(RBF)作為核函數(shù)，利用格雷碼編碼方式對SVM算法的模型參數(shù)進行遺傳編碼和優(yōu)化搜索，將搜索到的優(yōu)化結果作為SVM 的最終模型參數(shù)。...

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用GA直接訓練BP網(wǎng)絡的權重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP網(wǎng)絡初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2.　適應值計算函數(shù)：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網(wǎng)絡所對應的權值、閾值函數(shù)：gadecod.m；...

?? ?? 奇奇奔奔

：Matlab遺傳算法(GA)優(yōu)4~-r-具箱是基于基本操作及終止條件、二進制和十進制相互轉換等操作的綜合 函數(shù)庫。其實現(xiàn)步驟包括：通過輸入及輸出函數(shù)求出遺傳算法主函數(shù)、初始種群的生成函數(shù)，采用選擇、交叉、變異 操作求得基本遺傳操作函數(shù)。以函數(shù)仿真為例，對該函數(shù)優(yōu)化和GA改進，只需改寫函數(shù)m文件...

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