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旅行商问题 | Matlab基于混合粒子群算法GA-PSO的旅行商问题TSP

目录效果一览基本介绍建模步骤程序设计参考资料效果一览基本介绍混合粒子群算法GA-PSO是一种结合了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的优化算法。在解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）时，这种混合算法可以结合两种算法的优点

JBoss5.1GA启动异常

转：http://www.cnblogs.com/zhmore/archive/2010/09/25/1834700.html 1.报错：java.rmi.server.ExportException: Port already in use: 1098; nested exception is: java.net.BindException: Address a

遗传算法（GA）的C语言实现

问题：在下面的程序中将要运用遗传算法对一个多项式求最小值要求在(-8,8)间寻找使表达式达到最小的x，误差为0.001 问题分析：编码：采用常规码，即二进制码编码。构造简单，交叉、变异的实现非常容易，同时解的表达也很简洁、直观。可以每0.001取一个点，这样理论误差讲小于0.0005，可以满足题目中的误差要求。此事总的求解空间为： N = (8 - (-8)) * 10

视频汇聚安防综合管理平台EasyCVR支持GA/T 1400视图库标准及设备接入配置

一、概述视频汇聚安防综合管理平台EasyCVR视频监控系统已经与公安部GA/T 1400视图库标准协议实现了对接，即《公安视频图像信息应用系统》。安防监控系统EasyCVR支持采用GA/T 1400进行对接，可实现人脸数据使用的标准化、合规化。其采用统一接口对接雪亮工程视频监控系统以及其他系统推送的图片及视频的集中分析，此公安应用标准一经发布，就广泛地使用于平安城市安防监控系统、智慧城市安

路径规划 | 图解遗传(GA)算法(附ROS C++仿真)

目录 0 专栏介绍1 从进化论说起2 遗传算法基本概念3 遗传算法流程4 遗传算法ROS实现 0 专栏介绍 🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。 🚀详情：图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning)

使用JBoss 5.1.0.GA部署项目可能遇到的问题汇总

专治文章 http://www.tuicool.com/articles/MJ7rI3n 1、java.lang.IllegalArgumentException: Invalid 'log4jConfigLocation' parameter 原因就是Jboss对于log4jConfigLocation这个参数的支持似乎并不好（可能导致启动log4j时卡死），故需要如下配置： <!--

基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真。仿真输出GDOP优化结果，遗传算法的优化收敛曲线以及三维空间坐标点。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 .....

计算机视觉与深度学习 | 粒子群算法与遗传算法(GA)及与蚁群算法(ACO)比较

================================================ 博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ================================================ PSO算法和GA算法的相同点:

计算机视觉与深度学习 | 遗传算法（GA）的MATLAB实现（源代码）

===================================================== github：https://github.com/MichaelBeechan CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ===================================================== 例1：计算目标函数值函

安防综合管理系统EasyCVR视频汇聚平台GA/T 1400协议中的关键消息交互示例

在当今的信息化时代，公共安全防范日益成为保障社会和谐稳定的关键。视频监控系统作为现代安全防范的重要手段，正不断在公安、交通、城市管理等领域发挥着越来越重要的作用。而GA/T 1400协议视图库，作为公安视频图像信息应用系统的标准，与视频监控系统的结合使用，无疑为提升监控效果、强化安全防范措施注入了新的活力。 1、GA/T 1400协议与视频监控系统安防综合管理平台/视频汇聚EasyC

基于python下sko.GA的遗产算法解决CVRP（含容量约束的车辆最短路径）问题

多vehicle的CVRP看作是one vehicle的CVRP，只是在vehicle自身负载的货物不够时，需要返回depot点题目如下： python代码 from sko.GA import GA_TSPimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 坐标分布情况，（4，4）为补货地点吗points_coordinate = n

安防综合管理系统EasyCVR平台GA/T1400视图库：基于XML的消息体格式

GA/T 1400标准的应用范围广泛，涵盖了公安系统的视频图像信息应用系统，如警务综合平台、治安防控系统、交通管理系统等。在视频监控系统中，GA/T 1400公安视图库的对接是实现视频图像信息传输、处理和管理的重要环节。以视频汇聚EasyCVR视频监控资源管理平台为例，该平台已经与GA/T 1400视图库标准协议实现了无缝对接。通过这一对接，EasyCVR能够更好地利用GA/T 140

视频汇聚EasyCVR综合安防平台对接GA/T1400公安视图库及应用方案

随着科技的不断进步，视频监控系统在公共安全领域发挥着越来越重要的作用。GA/T1400公安视图库作为公安视频图像信息应用系统的标准，为视频监控系统的对接提供了统一的规范和技术要求。 GA/T1400标准的应用范围广泛，涵盖了公安系统的视频图像信息应用系统，如警务综合平台、治安防控系统、交通管理系统等。在视频监控系统中，GA/T1400公安视图库的对接是实现视频图像信息传输、处理和管理的重

【路径规划】基于遗传算法GA实现最短距离多起点多终点多旅行商问题求解附Matlab代码

基于遗传算法GA实现最短距离多起点多终点多旅行商问题求解研究背景：研究步骤：研究方法和技术路线：代码研究背景：多起点多终点多旅行商问题是旅行商问题（TSP）的一个扩展，该问题要求确定多个旅行商从各自的起点出发，分别经过一系列目标点最终回到各自的终点，使得总路程最短。这个问题在实际应用中具有重要意义，如物流配送、路线规划等领域。然而，由于问题的复杂性，求解多起点多终点多旅行

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）哪些步骤该丢给GPU

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种启发式搜索算法，受到生物进化的启发。在遗传算法中，种群中的每个个体代表问题的一个候选解，通过迭代选择、交叉和变异操作，来模拟自然选择和遗传过程，从而找到最优或近似最优解。遗传算法的计算过程主要包括以下几个方面：初始化种群：在算法开始时，随机生成一定数量的个体作为初始种群。适应度评价：评估种群中每个个体的适应度，即解的质量。选择：根

基于GA遗传优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 CNN-GRU模型架构 4.2 GA优化CNN-GRU流程 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.部分核心程序 .............................................

GA-CNN-LSTM多输入分类|遗传算法-卷积-长短期神经网络|Matlab

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将GA(遗传算法)与CNN-LSTM（卷积神经网络-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据分类预测输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量

单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述单目标问题的FW烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA。最后将FW，GA，PSO三种优化算法的优化收敛曲线进行对比。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 ...........

组合优化问题求解方法GA-交叉算子的总结

组合优化问题求解方法GA-交叉算子的总结离散的组合优化问题：通过数学方法的研究去寻找离散事件的最优编排分组、次序或者筛选等。这些问题的描述都非常简单，并且具有很强的工程性，但最优化的求解很困难。组合优化问题具有一个共同的特点，就是爆炸式增长的候选集(组合爆炸)，例如对于旅行商问题而言，其候选集的数量为(N-1)!,其中N为城市的数目。对于这种NP-hard问题，如果采用穷举遍历，那么

Jboss AS 4.0.4 GA安装启动问题

1 JDK jdk 1.5.13,注意jdk安装目录不能有空格和点号，否则jboss启动时，会有错误。 2. Jboss安装下载 http://labs.jboss.com/portal/jbossas/download 选择 4.04 版本再选择JAR 的安装版本jboss-4.0.4.GA-Patch1-installer.jar (只需要此文件即可，不再需要jboss-4.0.4

【MATLAB】GA_ELM神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~ 1 基本定义 GA_ELM（Genetic Algorithm and Extreme Learning Machine）是一种结合了遗传算法和极限学习机的神经网络时序预测算法。它的核心思想是通过使用遗传算法来优化极限学习机的权重和偏差，从而提高预测模型的性能。下面是GA_ELM算法的详细介绍：极限学习机（ELM）简介：极限学习机是一种

【房价预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP房价预测【含Matlab源码 592期】

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【GA TSP】基于matlab GUI改进的遗传算法求解旅行商问题【含Matlab源码 926期】

✅博主简介：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：海神之光 🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab

【GA TSP】基于matlab遗传算法求解13城市旅行商问题【含Matlab源码 1255期】

一、获取代码方式获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【TSP】基于matlab遗传算法求解13城市旅行商问题【含Matlab源码 1255期】点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。获取代码方式2：付费专栏Matlab路径规划（初级版）备注：点击上面蓝色字体付费专栏Matlab路径规划（初级版），扫描上面二维码，付费29.9元订阅海神之光博客付费专栏Matlab路径规划（初级

【GA TSP】基于matlab自重启伪遗传改良算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1510期】

⛄一、获取代码方式获取代码方式1：通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。获取代码方式2：完整代码已上传我的资源：【TSP】基于matlab自重启伪遗传改良算法求解旅行商问题【含Matlab源码 1510期】备注：订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）； ⛄二、TSP简介旅行商问题，即TSP问题（Traveli

TiDB DM 2.0 GA，数据迁移不用愁

社会数字化、智能化的发展进程中，海量的数据带来巨大挑战，各行各业都在加速数字化转型，越来越多的企业意识到数据基础设施是成功的关键。然而，作为数据基础设施的核心，传统数据库例如 MySQL 面临性能和容量瓶颈，通过中间件实现的分库分表方案复杂度高，同时带来高昂的运维成本。作为一款企业级 NewSQL 数据库，TiDB 采用计算、存储分离的架构，可以根据业务需要进行弹性的扩展，应对更加实时和智能的