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Matlab源码 智能优化算法 差分进化 粒子群 模拟退火 蚁群算法 算法详解+可实现代码

分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小, 粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法, 该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性, 将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.

针对利用粒子群优化算法进行多极值函数优化时存在早熟收敛和搜索效率低的问题，提出混合的PSO-BFGS算法，并增强了混合算法的变异能力使算法能逃出局部极值点。通过对三种Benchmark函数的测试结果表明，PSO-BFGS算法不仅具有有效的全局收敛性能，而且还具有较快的收敛速度，是求解最优化问题的一种有效算法。

十三种工程设计优化应用的问题，采用罚函数的方式编写，以PSO算法为例。 这十三种工程优化问题分别是： 一、焊接梁设计问题 二、压缩弹簧设计问题 三、压力容器设计问题 四、轮系设计问题 五、减速器设计问题 六、管柱设计问题 七、工字梁设计问题 八、三杆桁架设计问题 九、悬臂梁设计问题 十、活塞杆优化问题 十一、槽形舱壁设计问题 十二、汽车侧面碰撞设计问题 十三、钢筋混凝土梁设计问题

脚本最速下降.m 使用最速下降法优化通用的多变量实值函数。 在迭代过程中，如果无法获得最佳步长，则采用固定步长为 0.001。 对于理论，可以参考任何关于优化技术的好书。 该脚本还可用于检查给定函数是凸函数还是凹函数，从而全局优化。

【人工电场优化算法】基于人工电场优化算法求解单目标优化问题（AEFA）含Matlab源码

该代码采用python编写模拟退火算法，整个过程中可以根据更改代码求解最大值与最小值。 1. 模拟退火算法的原理： 输入：温度T、退火控制参数k、初始点x0 输出：最优的自变量值、最大/最小值 （1）给定初始值温度T，退火控制参数k，初始点x0(该点为随机选择点),并计算f(x0) （2）随机产生扰动r=(2*rand-1)*delt;新店x1=x0+r,同时计算f(x1)、f(x1)-f(x0) (3) Metropolis准则，若f(x1)-f(x0)>0,接受该点（更新x0），且接受概率为p=exp(-(f(x1)-f0)/T)，若p>r(r为0-1上的随机数)，接受该点（更新x0），否则放弃该点 （4）执行降温操作：T=T*k;返回（2）继续 （5）执行上述步骤，结束

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真