1.领域：matlab，GA遗传算法优化RBF神经网络算法 2.内容：基于GA遗传算法优化RBF神经网络进行数据预测matlab仿真+代码操作视频 3.用处：用于GA遗传算法优化RBF神经网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

元启发式算法，Matlab源代码，蛇优化算法（Snake Optimization，SO）。直接运行main函数即可绘出算法收敛曲线。

基于高斯脉冲导函数的UWB脉冲波形优化组合的设计与研究。

对BBO算法进行了改进；并将改进的BBO算法应用到 1.系统辨识；2.PID控制器参数整定；3.正丁烷异构化学反应动力学模型参数辨识及操作条件优化。

基于混沌原子搜索优化的电力系统（HPS）负载频率自动控制（ALFC）Matlab代码.zip

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可以运行的代码！蜣螂优化算法（DBO）优化支持向量机（SVM），能够很好的进行分类或者预测，并且该算法是今年提出的，非常好用，值得推荐和写论文

以双馈型风电机组为研究对象，建立以风电无功功率、并联电容器投运组数为优化变量，以电压稳定性最好、电压偏差最小和有功网损最小为目标的无功优化模型。在对差分进化方法进行改进的基础上，研究基于改进差分进化法的含双馈型风电场的配电网无功优化算法。在IEEE 33节点系统中进行算例测试，结果验证了无功优化算法的有效性，合理调度双馈风力发电机有利于配电网的运行优化与电能质量的改善。

出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法，该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值，针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响，采取了可行规则法来处理约束优化问题。最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题，并与其他算法作了比较，试验结果表明，微粒群差分算法算法具有很好的精准性、鲁棒性和有效性。

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