matlab求导代码MultilevelCoordinateSearch 这是（MCS）的实现，这是Waltraud Huyer和Arnold Neumaier的算法，用于在可能有界的域上进行全局最小化。 在中，MCS在非商业算法中得分最高。 该实现是原始文档的“新鲜”实现，而不是基于所提供的Matlab代码。 状态：正在进行中。 直到完成为止（如果有的话），请检查我的。

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使用 CSO 的 ANN 权重优化比梯度下降方法具有更好的达到全局最小值的能力。 该软件包旨在预测特定提前期的海面温度异常 (SSTA) 时间序列。 比较了使用 CSO 和梯度下降法预测 SSTA 的结果，发现 CSO 使均方根误差提高了 20% 到 40%。

基于元胞自动机的创新扩散优化方法研究与分析

项目总结 -建立智能的Beta产品组合，并将其与基准指数进行比较。 -根据索引计算跟踪误差。 -通过使用二次编程来优化权重来构建投资组合。 -重新平衡投资组合并计算营业额以评估绩效，然后使用此指标找到最佳重新平衡频率。

在用于自由立体显示的柱面透镜光栅的设计中,针对用理想光学系统思想计算的数据不够精确,用光学软件计算的数据往往不符合实际要求且需反复尝试,提出用光线追迹建立数学模型的方法设计柱面透镜光栅参数。将观看距离、柱面透镜光栅离显示屏距离以及柱面透镜光栅的焦斑大小共同作为参数设计的依据。分析了柱面透镜曲率半径和焦斑大小,以及柱面透镜厚度和焦斑大小的变化关系。采用该方法为19 inch (48.26 cm)平面显示屏设计了一组柱面透镜光栅参数,并用光学设计软件ASAP模拟了该系统的视区分布。结果表明该柱面透镜光栅的视区分布比较理想,宽度为65 mm,满足高性能自由立体显示的要求。

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【优化求解】基于混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法求解最优目标matlab源码.zip

GODLIKE (Global Optimum Determination by Linking and Interchange Kindred Evaluators) 是各种基于种群的全局优化方案的泛化。 此外，它只需添加额外的目标函数即可处理单目标和多目标优化。 GODLIKE 使用遗传算法、差分进化、粒子群优化和自适应模拟退火算法的相对基本实现来解决优化问题。 其强大之处在于，这些不同的算法同时运行（链接），并且每个种群的成员之间有时也会互换（互换），以减少收敛到局部极小值的机会。 它主要是为了提高鲁棒性，而不是效率，因为它通常需要比任何单独的算法更多的函数评估。 它还旨在消除每次遇到优化问题时对这些算法进行微调的需要，并概括优化本身（它既是单目标优化器又是多目标优化器），并生成要使用的简单图在快速报告等中 基本示例： （单目标） % 扩展 Rosenbrock 函数罗森 =

针对鲸鱼优化算法（WOA）容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷，提出一种基于小孔成像反向学习策略的鲸鱼优化算法。首先采用高斯映射生成的混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群，增加种群的多样性；其次，提出了一种小孔成像反向学习策略，并结合最优最差反向学习思想，增加了寻优位置的多样性，提高了算法跳出局部最优的能力；最后，在算法中加入了一个非线性收敛因子和一个对数形式的概率阈值，在保留鲸鱼算法优点的前提下，协调了算法的全局搜索和局部开发能力。通过对10个基准函数进行仿真测试，实验结果表明改进算法在收敛速度和收敛精度等方面有明显的提高。