文献为“基于 VMD 与 PSO 优化深度信念网络的 短期负荷预测”的caj文件，为提高短期负荷预测精度，采用变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的模态函数，对每个模态函数进行特征分析并分别建立负荷预测模型。

遗传算法多目标函数优化MATLAB代码遗传基因 本文的仿真源代码。 抽象的 我们解决了认知无线电网络中的功率控制问题，在该网络中，次要用户利用空间频谱机会而不会对主要用户造成不可接受的干扰。 提出了一个优化问题，旨在最大程度地提高次要用户的效用并确保主要和次要用户的QoS。 为了解决功率分配问题，提出了一种遗传算法，并提出了两种适应度函数。 第一个旨在最小化辅助网络的总发射功率消耗。 第二个是多目标函数，面向联合优化次级网络的总容量和发射功率消耗。 结果表明，基于多目标适应度函数的遗传算法辅助功率控制方案的性能接近最佳。 入门 为了运行仿真，您需要Matlab 2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。 在命令行中输入： git clone https://github.com/raikel/GeneticCrn 打开Matlab并将源目录src （及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。 在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入： compile 这将编译所有源mex文件。 要使用默认参数值运行仿真，请在Matlab命令窗

多种群遗传算法函数优化matlab源代码，利用多种群保证种群多样性，引入移民机制，实现种群之间的交互，并保留每个种群父代最优解，解决了遗传算法早熟问题，能较快收敛

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描述了基于空间坐标变换的几何畸变校正算法，对径向畸变、透视畸变等有较好的作用；同时，利用分片，降低了多项式次数，提高了效率

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本文档是本人智能优化算法课程的大作业，完全的原创。从蚁群算法的背景知识到基本原理都有详尽的介绍。最后应用蚁群算法解决了TSP问题：问题描述，基本思想，解题步骤，流程图，代码实现，实验仿真，实验结果及结论都有非常详细的记录，希望对有需要的朋友有所帮助