遗传算法解决微电网运行优化

是数据挖掘实验课上的一个作业，垃圾邮箱分类，给了57个属性1个分类目标，0是垃圾邮箱1不是，给了训练集和测试集，用的C++写的神经网络，并用遗传算法优化了，正确率96.5%，但是时间较长

神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优

遗传算法优化 BP 神经网络是用遗传算法来优化 BP 神经网络的初始权值和阈值,使优化后的 BP 神经网络能够更好地预测函数输出。遗传算法优化 BP 神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作。

神经网络的训练过程中，使用遗传算法来优化神经网络的权重，用于寻找全局最优权重

基于遗传群算法的PID控制器优化设计，通过对PID三个变量比例、积分和微分的参数寻优，得到最佳的三个参数，得到控制器最好输出曲线，其超调量最小，超调时间小。

遗传算法的有趣应用很多，诸如寻路问题，8数码问题，囚犯困境，动作控制，找圆心问题（这是一个国外网友的建议：在一个不规则的多边形 中，寻找一个包含在该多边形内的最大圆圈的圆心。），TSP问题（在以后的章节里面将做详细介绍。），生产调度问题，人工生命模拟等。直到最后看到一个非 常有趣的比喻，觉得由此引出的袋鼠跳问题（暂且这么叫它吧），既有趣直观又直达遗传算法的本质，确实非常适合作为初学者入门的例子。

以某地区一部分土地利用现状为基本数据，通过设置目标函数和约束条件，使用遗传算法进行土地利用优化，实验表明优化效果优良。

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遗传算法优化BP神经的简化程序，本资源包主要用于优化神经网络。程序分为几个子程序，在运行时记得保存好，主程序主意看好注释，可以很简单得算出神经网络的最优参数，得到一个比较理想的神经网络

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报