文章 2022-12-14 来自:开发者社区

【lssvm回归预测】基于遗传算法优化最小二乘支持向量机GA-lssvm实现数据回归预测附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法  神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机...

【lssvm回归预测】基于遗传算法优化最小二乘支持向量机GA-lssvm实现数据回归预测附matlab代码
文章 2022-10-28 来自:开发者社区

遗传算法极限学习机GA-ELM回归预测及其MATLAB代码实现

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法  神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人...

遗传算法极限学习机GA-ELM回归预测及其MATLAB代码实现
文章 2022-06-13 来自:开发者社区

作业车间调度JSP与遗传算法GA及其Python/Java/C++实现

大家好呀,好久不见!最近小编接触了遗传算法(Genetic Algorithm)。关于遗传算法,公众号内已经有多盘技术推文介绍:【优化算法】遗传算法(Genetic Algorithm) (附代码及注释)转载 | 遗传算法求解混合流水车间调度问题(附C++...

作业车间调度JSP与遗传算法GA及其Python/Java/C++实现
文章 2022-06-08 来自:开发者社区

GA算法帕累托双目标路径优化(参考)

一.问题描述:疫情中由配送中心向物资需求点配送物资:1.使每辆车减少接触不同地区的人群,可极大减少二次感染的概率,安全程度大为提升。但为了满足群众的物资需求,势必需要增加投入运输的车辆数量。2.辆车分别只运送一个物资需求点的总路程,明显大于一辆车连续配送3个物资需求点再返回的路程。通过更多地安排车辆...

GA算法帕累托双目标路径优化(参考)
文章 2022-06-08 来自:开发者社区

GA算法解决工厂调度问题——模型设计

在混合流水车间中n个工件加工队列进行m个工序的加工,工件依照加工流程中工序顺序进行排产,工件的加工流程中至少一个可重入工序,m个工序中至少有一个工序包含多个并行工位,工件在并行工位上的加工时间可以不同,但是工件在并行工位上至少要选择一个工位进行加工,排产结果要确定工件的工位分配加工顺序以及在其加工流程上每个工序的...

GA算法解决工厂调度问题——模型设计
文章 2022-04-23 来自:开发者社区

混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题代码解读+完整JAVA代码

前两篇文章中,我们介绍了FJSP问题,并梳理了一遍HA算法。这一篇文章对小编实现的(很乱很烂的)代码进行简单解读。往期回顾:种群进化+邻域搜索的混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-算法介绍混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-禁忌搜索部分代码下载请关注公众号࿰...

混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题代码解读+完整JAVA代码
文章 2022-04-23 来自:开发者社区

混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-禁忌搜索部分

大家好,在上一篇文章中,我们介绍了FJSP问题以及HA算法的GA部分。这一篇文章主要介绍嵌套在其中的Tabu Search部分。种群进化+邻域搜索的混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-算法介绍Tabu部分原论文没有很详细的描述,因此很多内容是小编收集各方资料,查阅其他相关文献总结出的结论,小编...

混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-禁忌搜索部分
文章 2022-04-23 来自:开发者社区

种群进化+邻域搜索的混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-算法介绍

过去小编简单了解过作业车间调度问题(JSP),这两个月简单接触了柔性车间调度问题(FJSP),但是因为一些原因打算暂时研究到这里。在研究的时候,小编发现网上这方面的中文资源不多,那么秉持着普度众生的原则,就在这里和大家分享一下最近研究的一些成果。柔性作业车间调度问题介绍之...

种群进化+邻域搜索的混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-算法介绍
文章 2022-02-16 来自:开发者社区

基于遗传算法(GA)进化的小游戏

在这篇文章中,我们模拟了一个包含生物体和食物的环境,生物体为了生存必须尽可能多的消耗食物。在模拟环境中,生物体将由一个简单的、完全连接的神经网络来控制。神经网络的输入是一种标准化值,从-1到+1之间,这表示最近的食物颗粒的方向。这个方向是通过最近的食物颗粒(+/-180度)方向计算出来的。下面是两个生物体和食物颗粒的示例:   因为我们的输入范围从-1到+1,所以输出范围应当也从-1到+...

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