【DELM分类】基于遗传算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码
2022-05-06 08:39:33
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将遗传算法(GA)的全局寻优性能好和模拟退火算法(SA)的局部搜索能力强的优点相结合，提出了用于钢桁架结构离散变量优化设计的遗传模拟退火算法(SAGA)．以十杆桁架为例对此算法进行了数值实验，并将实验结果与其他优化方法相比较．算例结果表明，遗传模拟退火算法的寻优概率是100％，平均进化代数为35代，其稳定性和求解效率均高于改进的遗传算法．实验结果显示，遗传模拟退火算法在整体搜索同时，采用退火操作进行局部搜索，提高了算法的局部搜索能力，有效克服了遗传算法迭代缓慢的缺点，把遗传模拟退火算法用于钢桁架离散变量的
2022-05-06 03:22:43
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