在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

intmain(intargc,char*argv[]){intnum_iamge_size=0;BYTE*pafScanblock1;//开辟缓存区char*file_path_name="C:/webservices/data/srtm/chinaclip.tif";GDALDataset*poDataset;//GDAL数据集GDALAllRegister();//注册所有的驱动poDataset=(GDALDataset*)GDALOpen(file_path_name,GA_ReadOnly);

这是faruto在libsvm基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，包括：归一化函数:scaleForSVM；
pca降维预处理函数：pcaForSVM；
网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass；
网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress；
利用PSO参数寻优函数(分类问题):psoSVMcgForClass；
利用PSO参数寻优函数(回归问题):psoSVMcgForRegress；
利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass；
利用GA参数寻优函数(回归问题):gaSVMcgForRegress

简介：
机器学习 深度学习 pytorch tensorflow

自己整理的bp-Adaboost-ga代码。
matlab语言编写，可以作优化，做预测。

ubuntu16.04cuda8.0nccl2.1.13多GPU交互

Wyse_USB_Firmware_Tool_v1.10_GA.exe刷机工具英文版可备份可升级

本文将基于遗传算法(GeneticAlgorithms，GA)优化的改进广义回归神经网络(ImprovedGeneralRegressionNeuralNetworkbasedonGA,GRNNGA)做为NSSF（NetworkSecuritySituationForecas）网络安全态势预测。
GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow,STW）将各离散时间监测点的网络安全态势值(NetworkSecuritySituationValue,NSSV)构造成部分线性相关的多元回归数据序列,再利用GA动态地搜索GRNN的最优训练参数,以改善基于GRNNGA的NSSF性能。
经大量实验验证,基于GRNNGA的NSSF方法具有更高的预测精度和实用性

内容概要：本文详细探讨了遗传算法（GA）在笔状阵列天线优化中的应用与实现。
笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及天线增益、方向图性能等指标。
遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，适用于解决这类高维、非线性问题。
文中介绍了遗传算法的基本原理、流程，并给出了MATLAB源代码和运行步骤。
实验结果显示，遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能，提高了天线的设计质量。
适合人群：天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。
使用场景及目标：本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景，旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置，提高天线的整体性能。
其他说明：遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用，还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。
此外，该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计，如三维阵列天线、共形阵列天线等。

两级倒立摆仿真模型的GUI控制界面-TheGUIofdoubleinvertedpendulumsimulationsystem.rar  这是我近几天做的一个GUI界面，用于controlthesimulationmodelofthedoubleinvertedpendulumsystem.里面有我的基于GA寻优后的LQR控制的两级倒立摆仿真模型（不包括ga寻优的m文件），以及SimulateGUIhanhan.m和SimulateGUIhanhan.fig文件。
不知道做类似gui的同学们有没这样的问题：就是在gui对应的m文件中（我有guide创建的gui）如果使用sim函数进行模型的仿真，即使你在scope模块中设定将array形式的输出savetoworkspace，或者利用时钟和输出端子，再或者利用toworkspace，输出参数都保存不到工作空间。
为了解决这个问题，我问过math老师，最后采用:toflie的形式将.mat文件保存，然后在程序中download一下就ok了呵呵！  现在我将我近期做的这个小东西拿来给大家分享一下呵呵！    我不怎会传图片就一同放在附件里了呵呵！fig.jpgmdl.jpg

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。