遗传算法优化神经网络matlab源码。此程序实现了利用遗传算法优化BP神经网络，内含matlab源码及遗传算法gaot工具包。亲测可用 神经网路 遗传算法 matlab。

改进遗传算法优化光组播网络编码链路数目

多目标状态转移算法优化氧化铝蒸发过程的运营成本和能源效率

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为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。

对MVO算法所提出的原始论文部分进行翻译，通过中文版可以清晰明了的理解MVO算法的详细过程，还附上了论文中的伪代码供读者理解。

摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式. 本文在此基 础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权 值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法 的盲目性. 实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网 络性能更优异,方法更合理. 关键词:遗传算法:神经网络;拓扑结构;权值

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双向A*搜索路径算法python实现

利用遗传算法优化超表面拓扑结构