利用遗传算法优选PTS中的相位因子,实现算法的简单。有一定的借鉴作用

蜣螂优化算法是最新的群智能优化算法，非常适合发文章

基于BP网络的上证指数预测方法，内含数据集以及处理源码以及教程。预测涨跌

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TSP问题的遗传算法（GA）、动态规划（DP）和蚁群算法（PSO）的python实现（含报告） 包含遗传算法的word报告，代码都可以跑通，安装必须依赖即可。 本实验课程是计算机、智能、物联网等专业学生的一门专业课程，通过实验，帮助学生更好地掌握人工智能相关概念、技术、原理、应用等；通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力； 使用蚁群优化算法或者粒群优化算法求解TSP问题。

利用GA遗传算法解决欺骗函数最优问题，具体问题描述如下，如有问题请与我联系

解决码头泊位分配问题，码头优化调度问题。

LVGL 界面编辑工具

较新的优化算法，麻雀算法优化BP神经网络权值与阈值；(the key parameters of BP are choosed automatically by Sparrow Search Algorithm.) 文件列表： 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\data.mat, 46404 , 2011-03-04 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\fun.m, 1050 , 2020-03-28 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\SSA.m, 4839 , 2020-10-12 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络, 0 , 2020-03-29

挺好的学习资料，注释也很明白。 代码截选： ”%遗传算法求解TSP问题(为选择操作从新设计后程序) %输入： %D 距离矩阵 %NIND 为种群个数 %X 参数是中国34个城市的坐标(初始给定) %MAXGEN 为停止代数，遗传到第MAXGEN代时程序停止,MAXGEN的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定 %m 为适值淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大 %Pc 交叉概率 %Pm 变异概率 %输出： %R 为最短路径 %Rlength 为路径长度 clear clc close all %% 加载数据 load Cityposition1.mat; X=X; D=Distanse(X); %生成距离矩阵 N=size(D,1); %城市个数 %% 遗传参数 NIND=100; %种群大小 MAXGEN=200; %最大遗传代数 Pc=0.9; %交叉概率 Pm=0.05; %变异概率 GGAP=0.9; %代沟 %% 初始化种群 Chrom=InitPop(NIND,N); %% 画出随机解的路径图 DrawPath(Chrom(1,:),X) pause(0.0001) %% 输出随机解的路径和总距离”