卡尔曼滤波器的PID控制：kalman的PID控制教程（MATLAB优化算法案例分析与应用PPT课件）.ppt

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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。

运用粒子群算法实现对几种测试函数最优解的搜寻，可对算法进行改进，提升算法的寻优性能。 粒子群算法几种改进方法： 1.权重改进：非线性权重、自适应权重等。 2.学习因子：学子因子动态调整 3.速度更新改进 4.加入新算子等等。

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可以运行的代码！蜣螂优化算法（DBO）优化极限学习机（ELM），能够很好的进行回归预测，并且该算法是今年提出的，非常好用，值得推荐和写论文

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通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题，将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中，从而建立一种新的电力负荷预测模型（IPSO-SVM）。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量，然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数，并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进，从而应用于电力负荷的建模与预测，最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明，这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果，大大减少了训练时间，能够满足电力负荷在线预测要求。

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墨鱼优化 用于解决简单优化问题的算法编码。 所有参考文献都包含在文件夹中。 CFA 是一种相对较新的优化算法，其灵感来自鱿鱼及其模拟周围环境的能力。