《遗传算法与模拟退火融合在TSP与车间作业调度中的应用》 在解决复杂的优化问题时，传统的数学方法往往力有未逮，而计算智能领域的算法如遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和模拟退火（Simulated Annealing, SA）则展现出了强大的潜力。本文将探讨如何将这两种算法融合，应用于旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）和车间作业调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP），并介绍相关代码实现。 一、遗传算法 遗传算法是受生物进化理论启发的一种全局优化算法。它通过模拟种群的自然选择、基因重组和突变等过程，逐步演化出更优的解决方案。在TSP中，每个个体代表一种旅行路径，通过交叉、变异操作更新种群，寻找最短的旅行路线。遗传算法的优势在于其全局搜索能力，能跳出局部最优解，但可能会陷入早熟。 二、模拟退火 模拟退火算法源自固体物理的退火过程，其核心思想是在接受较差解时引入一定的概率，从而避免过早收敛。在解决JSSP时，SA能有效处理约束条件下的优化问题，寻找最小化完成时间的作业调度方案。SA的优势在于其动态调整接受解的策略，有助于找到全局最优。 三、融合算法 遗传算法和模拟退火的融合可以结合两者的优点，提高解决问题的效率和精度。在融合过程中，可以先用遗传算法快速搜索大范围空间，再用模拟退火细化搜索，对遗传算法得到的近似解进行优化。这种混合策略在处理复杂优化问题时，通常能获得更好的结果。 四、TSP与JSSP应用 1. 旅行商问题：TSP是一个经典的组合优化问题，目标是找到访问多个城市的最短路径，且每个城市仅访问一次，最后返回起点。遗传算法和模拟退火的融合可以有效地寻找接近最优的解决方案。 2. 车间作业调度问题：JSSP涉及多个工序和机器，每个作业需按特定顺序在多台机器上完成，目标是最小化总的完成时间。融合算法的应用可以解决复杂的约束条件，找到最佳的作业顺序。 五、代码实现 “算法集合”中的代码实现了上述理论，包含了遗传算法和模拟退火的实现，以及它们的融合版本。通过运行这些代码，可以直观地理解算法的运作机制，并在实际问题中进行应用。 总结，遗传算法和模拟退火作为计算智能的重要工具，具有广泛的应用前景。通过它们的融合，我们可以解决更复杂的优化问题，如TSP和JSSP。理解并掌握这些算法的原理与实现，对于提升问题解决能力具有重要意义。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

在IT领域，尤其是在数据分析和机器学习中，"基于BP-Adaboost算法的公司财务预警建模代码"是一个重要的研究方向。此项目涉及到的核心技术主要包括两部分：BP神经网络（Backpropagation Neural Network）和Adaboost算法。下面将详细阐述这两个算法以及它们在财务预警模型中的应用。 BP神经网络是一种广泛应用的前馈型多层神经网络，其工作原理是通过反向传播误差来调整网络权重。在网络训练过程中，BP算法会逐步优化权值，使得网络的预测结果与实际目标尽可能接近。在公司财务预警建模中，BP神经网络可以用于捕捉复杂的非线性关系，分析财务指标之间的相互作用，预测公司可能面临的财务风险。 Adaboost，全称为自适应增强算法（Adaptive Boosting），是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器形成一个强分类器。Adaboost的工作机制是迭代地训练弱分类器，每次迭代时都会更重视上一轮被错误分类的数据，从而使得下一轮的弱分类器更专注于解决这些困难样本。在财务预警模型中，Adaboost可以有效地处理不平衡数据集问题，提高对异常财务状况的识别能力。 将BP神经网络与Adaboost结合，可以构建一种强化的学习模型，即BP-Adaboost算法。这种模型首先利用BP神经网络对原始数据进行初步处理，然后通过Adaboost算法对BP网络的预测结果进行修正和优化，以提高模型的整体预测精度和稳定性。在公司财务预警中，这样的组合模型能够更好地识别潜在的财务危机，为决策者提供及时、准确的风险预警信号。 在实际应用中，这个压缩包文件“基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码”很可能包含以下几部分内容： 1. 数据预处理脚本：用于清洗、转换和归一化财务数据，使其适合作为神经网络的输入。 2. BP神经网络模型实现：包括网络结构定义、参数设置、训练过程和预测功能。 3. Adaboost算法实现：涉及弱分类器的选择、训练过程、权重调整等步骤。 4. 模型融合和评估：将BP网络和Adaboost的结果结合，并使用特定的评价指标（如准确率、召回率、F1分数等）进行性能评估。 5. 示例或测试数据集：用于验证模型效果的一组财务数据。 通过运行和理解这些代码，开发者不仅可以深入理解BP-Adaboost算法，还可以将其应用于其他领域的预测建模，例如信用评级、市场趋势预测等。同时，这个模型的建立过程也为后续的研究提供了基础，可以进一步优化算法参数，提升预警模型的性能。

东南亚位于我国倡导推进的“一带一路”海陆交汇地带，作为当今全球发展最为迅速的地区之一，近年来区域内生产总值实现了显著且稳定的增长。根据东盟主要经济体公布的最新数据，印度尼西亚2023年国内生产总值（GDP）增长5.05%；越南2023年经济增长5.05%；马来西亚2023年经济增速为3.7%；泰国2023年经济增长1.9%；新加坡2023年经济增长1.1%；柬埔寨2023年经济增速预计为5.6%。 东盟国家在“一带一路”沿线国家中的总体GDP经济规模、贸易总额与国外直接投资均为最大，因此有着举足轻重的地位和作用。当前，东盟与中国已互相成为双方最大的交易伙伴。中国-东盟贸易总额已从2013年的443亿元增长至 2023年合计超逾6.4万亿元，占中国外贸总值的15.4％。在过去20余年中，东盟国家不断在全球多变的格局里面临挑战并寻求机遇。2023东盟国家主要经济体受到国内消费、国外投资、货币政策、旅游业复苏、和大宗商品出口价企稳等方面的提振，经济显现出稳步增长态势和强韧性的潜能。 本调研报告旨在深度挖掘东南亚市场的增长潜力与发展机会，分析东南亚市场竞争态势、销售模式、客户偏好、整体市场营商环境，为国内企业出海开展业务提供客观参考意见。 本文核心内容： 市场空间：全球行业市场空间、东南亚市场发展空间。 竞争态势：全球份额，东南亚市场企业份额。 销售模式：东南亚市场销售模式、本地代理商 客户情况：东南亚本地客户及偏好分析 营商环境：东南亚营商环境分析 本文纳入的企业包括国外及印尼本土企业，以及相关上下游企业等，部分名单 QYResearch是全球知名的大型咨询公司，行业涵盖各高科技行业产业链细分市场，横跨如半导体产业链（半导体设备及零部件、半导体材料、集成电路、制造、封测、分立器件、传感器、光电器件）、光伏产业链（设备、硅料/硅片、电池片、组件、辅料支架、逆变器、电站终端）、新能源汽车产业链（动力电池及材料、电驱电控、汽车半导体/电子、整车、充电桩）、通信产业链（通信系统设备、终端设备、电子元器件、射频前端、光模块、4G/5G/6G、宽带、IoT、数字经济、AI）、先进材料产业链（金属材料、高分子材料、陶瓷材料、纳米材料等）、机械制造产业链（数控机床、工程机械、电气机械、3C自动化、工业机器人、激光、工控、无人机）、食品药品、医疗器械、农业等。邮箱：market@qyresearch.com

在电力电子领域，三相逆变器是一种广泛应用的设备，能够将直流电转换为交流电。本主题聚焦于三相逆变器的控制策略，特别是采用模型预测控制（MPC，Model Predictive Control），这是一种先进的控制方法，具有优化性能和前瞻性的特点。在这个场景下，MPC与离散化函数相结合，用于对逆变器的动态行为进行精确预测和高效控制。 模型预测控制的核心在于它的预测能力。它不是基于当前状态进行控制决策，而是基于未来一段时间内的系统行为预测。通过解决一个优化问题，MPC控制器能够找到在满足约束条件下使某一性能指标最小化的未来控制序列。这使得MPC特别适合处理非线性、多变量、有约束的控制问题，例如三相逆变器的电压和电流控制。 在实际应用中，三相逆变器的状态空间方程通常是连续的。然而，由于实际控制器工作在离散时间域，需要将这些连续模型离散化。"cont2dis.m"可能是实现这一转换的MATLAB脚本。离散化过程通常采用零阶保持（ZOH，Zero-Order Hold）或线性插值等方法，确保离散模型尽可能接近原始连续模型，同时保持控制器的稳定性。 "canbus.m"可能涉及到通信协议，如CAN总线，用于在逆变器控制系统和其他设备之间交换数据。在现代电力电子系统中，实时通信是至关重要的，因为它允许控制器获取反馈信息并迅速调整输出。 "Simscape Electrical"的仿真模型文件"MPC_3Phase_Inverter.slx"和".slxc"是MATLAB/Simulink环境下的三相逆变器模型，包括MPC控制器的配置。用户可以通过这个模型观察系统行为，验证控制策略的效果，进行参数调整和故障模拟。 "HIL MPC+DSP"可能指的是硬件在环（HIL，Hardware-in-the-Loop）测试，结合了MPC和数字信号处理器（DSP）。在HIL测试中，实际硬件与仿真模型交互，可以更准确地评估控制算法在真实系统中的性能，确保在物理设备上实施前的可靠性。 总结来说，这个主题涵盖了从三相逆变器的模型预测控制设计，到模型离散化，再到Simulink仿真和硬件在环测试的全过程。通过深入理解和掌握这些知识点，可以有效地设计出高效、稳定的三相逆变器控制系统。

针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络模型。

以大平矿区实测数据作为样本,首先根据经验建立影响导水裂缝带高度的因素集,然后运用熵权-层次分析预测模型通过Matlab编程获得导水裂缝带高度的预测值及各影响因素的权重。该方法在一定程度上弥补了导水裂缝带高度观测资料的不足,修正了权值不均衡问题,评价结果优于单一层次分析法,为导水裂缝带高度的科学预测提供了一种有效的方法。

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

该交通数据集来源于PeMS网站，包含圣贝纳迪诺市（美国加利福尼亚州南部一座城市）8条高速公路1979个探测器，2016年7月1日至2016年8月31日这2个月的数据。这些传感器每5分钟收集一次数据，包含1979个所有的传感器每5分钟经过的车辆数。 数据集 节点 特征数 时长 时间窗口 PeMSD8 107 3 61天 5min 此外本数据集还包含一个3*107的邻接矩阵文件，该数据表示了107个路口之间的相邻情况(即连通性) 以及节点之间的距离。 可用于交通流量预测、交通速度预测、交通拥堵情况预测、交通信号灯绿信比条件、时间序列分析、时空序列分析