遗传算法求解vrp问题(为选择操作从新设计后程序) D是距离矩阵，n为种群个数 C为停止代数，遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定 m为适配值淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大 交叉概率Pc，变异概率Pm R为最短路径,Rlength为路径长度

实体数据验证所用的jar包 hibernate-validator-4.3.1.Final+validation-api-1.0.0.GA

人工神经网络之BP神经网络的优缺点 简要介绍

混合萤火虫——全局优化的遗传算法 这个简化的 Matlab 演示代码展示了如何使用混合萤火虫 - 遗传算法来解决全局优化问题。这种混合算法是混合萤火虫 - 遗传算法的简化版本，旨在解决 Zervoudakis K.、Tsafarakis S.、Paraskevi-Panagiota S. (2020) 中的离散产品线设计问题。最优产品线设计问题。在：Matsatsinis N.、Marinakis Y.、Pardalos P.（编辑）学习和智能优化。LION 2019。计算机科学讲义，第 11968 卷。Springer, Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_23

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使用matlab实现蜂群SVM，粒子群SVM，遗传算法SVM，数据包含有公共数据集，公共图像数据集，图像特征提取用了词袋，保证可用（公共图像数据集太大，删除了）

基于BP网络的混沌时间序列预测的研究中北大学硕士论文-基于BP网络的混沌时间序列预测的研究.rar 基于BP网络的混沌时间序列预测的研究 【英文题名】 Research on the Prediction of Chaotic Time Series Based on BP Network 【作者中文名】 李众; 【导师】 王建中; 【学位授予单位】 中北大学; 【学科专业名称】 应用数学 【学位年度】 2008 【论文级别】 硕士 【网络出版投稿人】 中北大学 【网络出版投稿时间】 2008-10-14 【关键词】 BP神经网络; 混沌; 时间序列; 预测; 【英文关键词】 BP network; Chaos; Time Series; Prediction; 【中文摘要】 混沌时间序列的普遍存在性使得对于它的预测有着极为深刻的意义和丰富的内涵。本文研究了混沌时间序列的相关理论和方法,将BP神经网络应用于混沌时间序列预测中,并采用Matlab编程验证了其有效性和普适性。论文主要完成4个方面的工作: 1)介绍了混沌时间序列,论述了其可预测性、预测方法以及预测尺度。 2)相空间重构是对时间序列进行深层次信息挖掘的一种有效的方法。本文讨论了相空间重构中时间延迟与嵌入维数的选取以及Lyapunov指数的估计,并给出了相应算法。 3)将BP神经网络理论引入混沌时间序列预测领域,给出了BP神经网络拟和重构后所得函数关系的具体实现过程,并应用训练后的网络进行预测,经仿真表明了该方法的有效性,并给出了具体的应用实例。 4)讨论了BP网络参数设定的一般方法和优化参数的方法。 【英文摘要】 The prediction of chaotic time series has very abundant and profound meaning and can be widely applied. With a study on the relevant theory and methods, this paper applies BP neural network in the prediction of chaotic time series and its validity and universality are proved by matlab program. The paper can be summed up into as the following parts: 1)Chaotic time series is introduced and its predictability, methods and scales are mainly discussed as well. 2)Phase space reconstruction is an...

本算法为用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法，附带含有程序使用说明。(This algorithm uses genetic algorithm to improve particle swarm optimization GA-PSO algorithm, with instructions for the use of the program.)

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