深度学习用于元表面优化 使用深度学习以张量流/角点和约5600 Lumerical模拟作为训练数据来优化单元素超表面参数。 在垂直入射光下进行的模拟。 定义超表面的特征是1.长度（L）2.宽度（W）3.高度（H）4.x方向周期性（Ux）5. y方向周期性（Uy）。 输出是周围和整个可见光的相位光谱，增量为5 nm（450 nm-800 nm）。 对于PowerPoint，有动画，所以我建议在幻灯片放映模式下观看。 此仓库中发布的所有内容均已获得许可 我将在介绍这项工作。 背景 超表面用于多种应用以各种方式操纵光。 设计这些纳米结构的当前最先进的方法是相当中世纪的，并且依赖于蛮力策略。 也就是说，给定所需的输出，超颖表面参数的哪些组合可以为我们提供最接近所寻找值的值？ 为了回答这个问题，研究人员依靠仿真软件并执行了数千次参数扫描，希望他们找到最佳的组合。 在时间和计算能力方面，仿真的成本

多参数工具箱（或简称 MPT）是一个开源的、基于 Matlab 的工具箱，用于参数优化、计算几何和模型预测控制。wiki：https://www.mpt3.org/

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基于多粒子群算法的航天器大角度姿态控制参数优化

随机森林是一种有效的集成学习算法，被广泛应用于模式识别中。为了得到更高的预测精度，需要对参数进行优化。提出了一种基于袋外数据估计的分类误差，利用改进的网格搜索算法对随机森林算法中的决策树数量和候选分裂属性数进行参数优化的随机森林算法。仿真结果表明，利用该方法优化得到的参数都能够使随机森林的分类效果得到一定程度的提高。

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经典教材，主要深入探讨了建模方法，线性规划，动态规划，整数规划，网络优化模型等，含有大量案例可供学习。

基于遗传算法的PID参数优化

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针对传统的电场耦合式无线电能传输(EC-WPT)系统所存在的传输距离小、补偿电感大以及传输效率低等问题,围绕双侧LC网络的EC-WPT系统,采用一种互补对称的LCC谐振形式的参数配置方法来增大传输距离、减小补偿电感。以传输效率为目标函数,提出一种结合非线性规划和自适应遗传算法的优化方法,对系统频率f和并联谐振电容与耦合电容比值k进行寻优,结合参数配置方法在一定传输距离下得到一组能满足系统零相位角(ZPA)、低激励电压和小补偿电感的系统参数,并使系统在满足所需输出功率的条件下,传输效率最大。最后通过仿真和实验验证所提出的优化方法的可行性和有效性。