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PyGAO：基于Python的遗传算法优化（开源）

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简介：
PyGAO是一款用Python开发的遗传算法工具包，旨在提供一个灵活且易于使用的框架来解决各种优化问题。它支持多种遗传操作和参数配置，并鼓励社区贡献与扩展，促进科学研究与工程应用中的高效解决方案探索。 用于数值问题遗传算法优化的简单界面已经开发完成。从精简版开始设计，该版本使用单个浮点数向量来描述解决方案。未来计划扩展至更通用的数据结构，并增加多种搜索选项的支持。目前没有开发图形用户界面（GUI）的打算，这只是一个计算模块。除了标准Python库外，PyGAO还依赖于numpy库。

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  • PyGAO：基于Python的遗传算法优化（开源）
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    PyGAO是一款用Python开发的遗传算法工具包，旨在提供一个灵活且易于使用的框架来解决各种优化问题。它支持多种遗传操作和参数配置，并鼓励社区贡献与扩展，促进科学研究与工程应用中的高效解决方案探索。 用于数值问题遗传算法优化的简单界面已经开发完成。从精简版开始设计，该版本使用单个浮点数向量来描述解决方案。未来计划扩展至更通用的数据结构，并增加多种搜索选项的支持。目前没有开发图形用户界面（GUI）的打算，这只是一个计算模块。除了标准Python库外，PyGAO还依赖于numpy库。
     
  • 基于MATLAB的遗传算法优化程序_改进遗传算法_优化算法_源码
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB开发的遗传算法优化工具，重点在于实现和评估改进型遗传算法在各类问题上的应用效果。包含详细注释与示例代码。 改进型的GA寻优速度快，适用于电力系统潮流计算等方面。
     
  • 基于遗传算法的BP神经网络优化-BP与遗传算法优化.rar
    优质
    本资源提供了一种结合遗传算法和BP神经网络的方法，旨在优化BP网络的权重和阈值设置。通过下载该压缩包，用户可以获得详细的理论说明、实验数据以及源代码等材料，帮助深入理解如何利用GA改进BP网络性能。适合于机器学习与人工智能领域的研究者和技术爱好者参考学习。 我有输入和输出数据，并希望通过遗传算法优化BP神经网络的方法对这些数据进行训练。我的目标是使测试相对误差不超过1%。我已经使用了《matlab三十案例》中的现成程序，但遇到了很多错误，无法运行出结果。希望哪位高手能够提供帮助，我很着急需要得到结果。 输入数据是一个2*220的矩阵，输出数据是一个220*1的矩阵。 非常感谢！
     
  • 基于遗传算法的SVM优化.rar
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    本研究探讨了利用遗传算法优化支持向量机(SVM)参数的方法，旨在提高机器学习模型的预测准确性与效率。通过实验验证了该方法的有效性。 利用遗传算法优化支持向量机能够实现故障特征向量的分类。
     
  • 基于遗传算法的SVM优化（GASVM）
    优质
    简介：本文提出了一种基于遗传算法优化支持向量机（SVM）参数的方法(GASVM)，有效提升了模型在分类和回归任务中的性能。 遗传算法优化支持向量机（GASVM）的MATLAB代码由三个文件组成：1. MainGA12.m 2. selectGA12.m 3. svmc12.m 其中MainGA12.m是主程序，另外两个文件被该主程序调用。在MainGA12.m里主要设置了相关参数。
     
  • 基于遗传算法的SVM优化（GASVM）
    优质
    简介：本文提出了一种基于遗传算法优化支持向量机（GASVM）的方法，通过改进参数选择过程来提高分类性能和效率。 遗传算法优化支持向量机的源代码可以用MATLAB编写。这段文字描述了如何使用遗传算法来改进支持向量机的性能，并提供了相关的MATLAB实现方法。
     
  • 基于遗传算法的VMD参数优化（Python实现）
    优质
    本研究采用遗传算法优化变分模态分解(VMD)的关键参数设置，并使用Python进行算法实现，旨在提高信号处理与特征提取的准确性。 1. Python代码 2. 有数据集
     
  • 基于遗传算法优化的BP神经网络算法_MATLAB实现_遗传神经网络_遗传算法_优化方法
    优质
    本研究探讨了将遗传算法与BP神经网络结合的方法，并使用MATLAB进行实现。通过遗传算法优化BP网络，提升了模型的学习效率和泛化能力，在优化方法领域具有重要意义。 基于遗传算法的BP神经网络优化算法在MATLAB中的实现方法。
     
  • 基于遗传算法的RBF网络优化
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    本研究探讨了利用遗传算法对径向基函数(RBF)神经网络进行优化的方法，以提高其在模式识别和数据分类中的性能。 遗传算法对径向基神经网络进行了改进，并通过数据仿真验证了其效果。
     
  • 基于遗传算法的MATLAB优化程序
    优质
    本项目开发了一套基于遗传算法的MATLAB工具，旨在为工程与科学问题提供高效的优化解决方案。通过模拟自然选择和基因进化原理，该程序能够快速寻找到复杂函数的最佳解或近似最佳解，适用于参数估计、机器学习等领域。 基于遗传算法的电力系统无功优化程序能够帮助您更有效地进行电力系统的优化工作，并采用标准的MATLAB编程实现。