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遗传算法最新视觉报道_遗传算法流程图(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

遗传算法

自动驾驶路径规划算法全解析𐟚—𐟛䯸自动驾驶的路径规划主要分为两大类：传统算法和强化学习。以下是常见的传统路径规划算法的总结，主要分为全局路径规划和局部路径规划两大类，按照算法逻辑又可以分为四大类型。 𐟔 图规划算法图搜索算法 Dijkstra算法 A*算法 BUG算法人工势场法 𐟌 空间采样算法状态空间采样 RRT (Rapidly-exploring Random Trees) PRM (Probabilistic Roadmaps) 运动空间采样 CVM (Cellular Velocity Maps) DWA (Dynamic Window Approach) 𐟓ˆ 曲线插值拟合算法基于插值的规划算法插值多项式曲线贝塞尔曲线样条曲线基于特殊曲线的规划算法直线-圆弧曲线 Clothoid曲线基于优化的规划算法仿生智能算法神经网络规划算法模糊逻辑规划算法仿生规划算法遗传算法粒子群算法蚁群算法这些算法各有特点，适用于不同的场景和需求。通过学习和研究这些路径规划算法，可以更好地理解和应用它们在自动驾驶和机器人路径规划中的价值。

Matlab优化：分布式电源配置 𐟓š 这个Matlab项目旨在通过自适应遗传算法来优化分布式电源的配置。它的优化目标包括投资运行成本、网络损耗成本、购电成本以及碳排放成本。𐟌 𐟔砧若𚏩‡‡用了前推回代法进行潮流计算，不仅复现了参考文献中的33节点系统，还实现了118节点系统配电网络的选址定容模型。𐟓ˆ 𐟓‚ 该程序包包含两部分：一个是针对118节点系统的优化程序，另一个是针对33节点系统的优化程序。𐟓 𐟑袀𐟒𛠦•𔤸ꧨ‹序采用Matlab编写，注释清晰，方便理解和使用。𐟔 𐟔砩€š过这个项目，你可以更好地理解如何使用自适应遗传算法来解决分布式电源的优化配置问题。𐟌

无人机路径规划，MATLAB全攻略无人机路径规划是无人机控制的重要部分，涉及到如何在复杂环境中找到最优的飞行路径。以下是一些常用的路径规划算法，以及如何在MATLAB中进行仿真和编程。 𐟐œ 蚁群算法：模拟自然界中蚂蚁的觅食行为，通过信息素传递寻找最优路径。 𐟧 粒子群算法：模仿鸟群、鱼群等自然现象，通过粒子间的相互作用找到最优解。 𐟌᯸ 人工势场：利用人工势场的概念，将路径规划问题转化为势场的最小化问题。 𐟏 A*算法：一种启发式搜索算法，适用于多种路径规划问题。 𐟕’ 动态窗口：通过动态调整搜索窗口，适应动态变化的环境。 𐟗𚯸 PRM（概率路线图）：通过采样生成一组可能的路径，然后从中选择最优的。 𐟌𑠒RT（快速探索随机树）：一种快速生成路径的方法，适用于复杂环境。 𐟏ž️ 可视图算法：通过可视图的概念，将路径规划问题转化为图的搜索问题。这些算法都可以在MATLAB中进行仿真和编程，可以根据具体需求选择合适的算法进行研究和开发。例如，基于栅格地图的人工势场法动态路径规划算法可以很好地适应地图的修改。此外，还可以通过遗传算法、粒子群优化等智能优化算法进行路径优化。在实际应用中，可以根据具体需求设置起始点和目标点，自由更换地图，甚至可以将多种算法融合在一起使用。例如，可以将A*和RRT融合在一起进行动态障碍物的处理。总之，无人机路径规划是一个复杂但有趣的研究领域，通过MATLAB编程和仿真可以更好地理解和掌握各种算法的原理和实现方法。

云任务调度，SSA大放异彩！云计算是信息技术时代引入的一种概念，其主要组成部分包括网格、分布式和有价值的计算。随着云计算的不断发展，调度问题逐渐显现出来。调度或时间表是优化执行任务时间的一种机制，负责选择最佳资源来执行任务。调度算法的主要目标是提高服务效率和质量，同时确保目标的可接受性和有效性。任务调度问题是云领域最重要的NP-hard问题之一。到目前为止，已经提出了许多技术作为解决方案，包括使用遗传算法（GAs）、粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）。为了解决这个问题，本文扩展、改进并应用了一种集体智能算法，称为Salp Swarm Algorithm（SSA）。将所提出的算法的性能与GAs、PSO、连续ACO和基本SSA进行了比较。结果表明，我们的算法比其他算法的性能普遍更好。例如，与基本SSA相比，所提出的方法平均减少了大约21％的完成时间。

𐟚—车辆路径优化，Matlab来助力！ 𐟎‰解决车辆路径优化问题，Matlab有妙招！无论是遗传算法、蚁群算法，还是模拟退火算法、粒子群算法，都能轻松应对。𐟚š冷链物流车辆路径优化？不在话下！𐟓ˆ查看最优配送方案路线图，让你的运输更加高效！𐟌Ÿ快来试试吧！

𐟔卡tlab精品学习资源大揭秘𐟒𛊰ŸŽ‰发现了一个超赞的Matlab学习网站！𐟌 这里不仅有机器学习、多目标优化、元启发式算法等高端内容的详细讲解，还有对应的代码实现哦！𐟒ᠦ— 论是想要深入了解模糊系统，还是想尝试实现遗传算法，这个网站都能满足你！𐟚€ 快来探索Matlab的无限可能吧！𐟌Ÿ

200页书卖188元？这书到底值不值？最近我买了一本书，名字叫《AI量化投资》，结果发现这书真是贵得离谱，定价188元！先不说值不值，这书简直让我无语。简单来说，这本书就是一本内行看不上，外行看不懂的网文汇编。书的结构 𐟓š 这本书分为上下两篇，各占一半。上篇讲量化体系，下篇讲AI方法和投资策略。听起来挺高大上吧？但实际上呢？上篇讲了量化思想、方法、实践等等，下篇主要是讲遗传算法和神经网络的投资应用。200页的书不可能面面俱到，但至少得讲清楚吧？结果呢？完全没有！实用性差 𐟚늤𙦤𘭧쬷5页介绍了一个策略实现的常规流程，包括数据清洗、挖掘因子、机器学习、信号融合和自动交易五个环节。这个流程看起来很清晰，但书里完全没有按照这个流程展开。读完之后你还是不知道怎么做数据清洗，怎么挖因子，怎么应用机器学习。除了认识一些抽象名词，你什么也学不到。结构不清晰 𐟌€ 上篇的量化体系完全不成体系。比如第一章经过冗长的铺垫，终于在1.3节引入量化投资的概念，提出量化投资的三要素是算力、算法和因子。这里的算法就是AI算法。1.4节又单独写了一小节强调AI量化投资与量化投资的本质区别，关键词还是AI算法。但本质上有什么区别呢？另外第三章的量化方法里专门介绍了贝叶斯判别法和K-means聚类法，这些为什么不放在下篇？总之，整本书就是一堆七零八落的知识点，完全没有串起来。理论脱离实际 𐟌 整本书都是各种理论加上各种没用的引申，既不深入也不浅出，甚至还有一些常识错误。比如back propagation network翻译成前馈网络。最坑的是实例部分还是理论！比如第7章名为“遗传算法在黄金投资中的应用”，整章都是遗传算法理论，直到这章的第7节终于提到黄金，然后又是各种理论，直到最后半页语焉不详地说了下策略设计思路，就结束了！时效性不足 ⏳ 这本书最后一章名为“前沿探索”，但现在流行的图神经网络、大语言模型在投资中的应用完全没提，时效性显然不足。当然在众多缺点里这条算是最不严重的了。总结 𐟧銤𘺤𛀤𙈨🙤𙈦𐴯𜟧œ‹看作者简介就知道了，作者好像从没从事过量化投资。真不知道他怎么忽悠清华大学出版社给他出了这样一本书，还定这么高的价，也是个人才。总之，买这本书真是后悔死了，188元就这样打了水漂。希望大家买书的时候一定要擦亮眼睛，别被忽悠了！

𐟏�𝦩—𔧔Ÿ产排产的四大经典算法！ 𐟔 生产排程，即将生产任务分配给生产资源的过程。在考虑设备能力和物料数量的前提下，安排各生产任务的生产顺序，优化生产顺序和设备选择，以减少等待时间，平衡各机器和工人的生产负荷。从而优化产能，提高生产效率，缩短生产周期。 𐟓Š 经典排产算法包括：最短交货期算法：优先安排交货期短的任务。最短工序算法：优先安排工序时间短的任务。神经网络算法：通过模拟人脑神经网络进行优化。模拟退火法：模拟物理退火过程进行优化。遗传算法：通过自然选择和遗传学原理进行优化。禁忌搜索法：避免陷入局部最优解，寻求全局最优解。 𐟎€‰择合适的排产算法时，需考虑企业实际情况。正排和倒排也是重要问题。正排指尽可能紧前安排，倒排指尽可能紧后安排。正排优点是设备和人得到充分利用，但可能增加库存；倒排优点是库存最小化，但可能浪费产能。 𐟓ˆ 在多品种、小批量、设备能力不足的情况下，如何取舍增加库存和浪费产能？浪费产能造成的损失大大超过增加库存，因为设备故障是偶发的，且设备产能浪费无法追回。而增加库存造成的浪费是临时的，可通过后续订单利用。 𐟓 总结：算法复杂性并不代表计算结果更好。企业在选择排产算法时，应结合实际情况。对于正排还是倒排的问题，一般性行业选择正排是正确的选择。

大学生数学建模必备的10大算法和5大模型在数学建模竞赛中，以下十大算法和五大模型基本上涵盖了建模过程中遇到的所有问题。快来看看吧！✨ 十大算法蒙特卡罗算法 𐟎𒊦•𐦍Ÿ合、参数估计、插值等数据处理算法 𐟓Š 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题 𐟓ˆ 图论算法 𐟓Š 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法 𐟒𛊦œ€优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法 𐟧 网格算法和穷举法 𐟧銤𘀤𚛨🞧𛭧滦•㥌–方法 𐟌 数值分析算法 𐟔⊥›𞨱ᥤ„理算法 𐟓𘊤𚔥䧦补ž‹ 预测模型 𐟓ˆ 神经网络预测模型灰色预测模型拟合插值预测（线性回归）时间序列模型马尔科夫模型支持向量机模型 Logistic模型组合预测模型微分方程预测评价模型 𐟓Š 模糊综合评价法层次分析法聚类分析法主成分分析评价法灰色综合评价法人工神经网络评价法 BP神经网络综合评价法优化模型 𐟚€ 规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）排队论模型神经网络模型现代优化算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索、粒子群算法）图论模型组合优化模型分类模型 𐟓Š 决策树逻辑回归随机森林朴素贝叶斯统计分析模型 𐟓ˆ 均值T检验方差分析协方差分析分布检验相关分析卡方检验秩和检验回归分析 Logistic回归聚类分析判别分析关联分析

MATLAB神经网络与数据处理学习指南 𐟔砥œ荁TLAB中，你可以进行神经网络、数据分析、仿真等多种操作。 𐟓Š 数据拟合：你可以拟合二维直线、三维直线、圆、椭圆、三维平面等。 𐟌 数据滤波：均值滤波、高斯滤波、卡尔曼滤波（Kalman Filter）都是常用的数据滤波方法。 𐟎蠧”𛥛𞯼š二维图、三维图、无数据画图等，让你的数据可视化。 𐟔⠨磦–𙧨‹：解普通的N元N次方程、微分方程等，数学计算不再困难。 𐟒𜠥„类优化算法：粒子群算法、蚁群算法、遗传算法等，帮助你找到最优解。 𐟓ˆ MATLAB是数据处理、代码编写、程序设计、仿真的强大工具，值得你深入学习。

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