行业资料-交通装置-一种含曲柄连杆机构的ADS换料系统的路径寻优方法.zip

行业分类-作业装置-一种双重寻优的机器人运动轨迹优化方法.zip

【图像增强】PSO寻优ACE的图像增强matlab源码.md

针对传统遗传算法在函数优化过程中容易陷入局部最优解、收敛慢等缺点，提出了一种新的自适应遗传算法NAGA。该算法考虑了种群适应度的多种集中分散程度，并且非线性地自适应调节遗传算法的交叉概率与变异概率；为了加快寻优效率，在选择算子方面将引进的选择算子与最优保存策略相结合；为了使遗传操作过程中种群数量恒定，又提出了保留亲本的策略。通过仿真实验发现，与经典遗传算法GA和IAGA相比，改进的自适应遗传算法在收敛速度与精准度等方面都有较大的进步。

粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS).粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。

行业分类-机械工程-一种高背压梯级供热机组最佳运行真空在线寻优方法.zip

智能寻优matlab代码Harris hawks 优化：算法与应用 哈里斯鹰队优化 (HHO) 论文源代码：Harris hawks optimization: Algorithm and Applications 在本文中，提出了一种新的基于人口、受自然启发的优化范式，称为 Harris Hawks Optimizer (HHO)。 HHO的主要灵感是哈里斯鹰在自然界中的合作行为和追逐方式，称为突袭。 在这个智能策略中，几只鹰从不同方向协同突袭猎物，试图给它一个惊喜。 哈里斯鹰可以根据场景的动态特性和猎物的逃逸模式揭示各种追逐模式。 这项工作在数学上模拟了这种动态模式和行为，以开发优化算法。 通过与其他受自然启发的技术进行比较，在 29 个基准问题和几个实际工程问题上检查了所提出的 HHO 优化器的有效性。 统计结果和比较表明，与完善的元启发式技术相比，HHO 算法提供了非常有希望且偶尔具有竞争力的结果。 HHO 和相关补充材料的源代码可在 . 您无需安装任何 MATLAB 软件即可在线运行 HHO 代码 主要论文： Harris hawks 优化：算法和应用 Ali Asghar

传统基于人工经验的规划方法已不能满足5G网络的需求，亟需引入基于大数据分析的5G无线网智能规划方法。提出5G智能站址规划、参数规划和后评估三步闭环规划方案，搭建完成5G无线网络智能规划系统，应用于实际5G无线网规划仿真，高效地支撑面向未来的5G无线网络组网部署，确保资源精准投入，为建设5G精品目标网络奠定基础。

python版本的鲸鱼优化算法WOA实现函数极小值寻优，直接运行woa_main.py即可，fitness用的是sphere函数 需要的可以改成其他函数极值寻优

该简单实例是应用果蝇算法寻优最小值，带入自己的数据就可实现