用户可以在全套 MATLAB 优化算法之间进行选择，以设计矩形波导中的耦合腔滤波器。 用户可以选择如何比较理想和实际响应以计算误差。 随着散射参数曲线向滤波器的理想切比雪夫响应演化，可以观察优化算法的进展。 用户可以选择： - 滤波器的谐振器数量- 部分带宽- 通带中的回波损耗 中心频率为 11 GHz。

（非线性）优化库 该库旨在实现不同的数学优化算法，例如规则和共轭梯度下降。 数学由提供支持。 梯度下降算法 弹性误差梯度下降 共轭梯度下降算法 Hager-Zhang（“ CG_DESCENT”） Polak-Ribière（支持预处理） 弗莱彻-里夫斯 线搜索算法 割线 具有二次步进的Hager-Zhang 成本函数 残差平方和

灰狼优化算法（GWO）是目前一种比较新颖的群智能优化算法，具有收敛速度快、寻优能力强等优点。将灰狼优化算法用于求解复杂的作业车间调度问题，与布谷鸟搜索算法进行比较研究，验证了标准GWO算法求解经典作业车间调度问题的可行性和有效性。在此基础上，针对复杂作业车间调度问题难以求解的特点，对标准GWO算法进行改进，通过进化种群动态、反向学习初始化种群以及最优个体变异三个方面的改进操作，测试结果表明，改进后的混合灰狼优化算法能够有效跳出局部最优值，找到更好的解，并且结果鲁棒性更强。

【优化求解】基于头脑风暴优化算法BSO求解最优目标matlab源码.zip

首先声明，本篇文章直接包含所有matlab源代码，直接复制粘贴即可运行，全部都是源代码，可以自己更改的源代码！（不是.p文件！！！，浅浅痛斥一下很多文章为了盈利，还给程序加密！谴责！！）以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。 首先进行VMD分解，采用麻雀优化算法（SSA）对VMD的两个关键参数（惩罚因子α和模态分解数K）进行优化，以最小包络熵为适应度值。其他智能优化算法同样适用，关键要学会最小包络熵代码的编写，实验过程中，会实时显示每次寻优后的最小包络熵值和VMD对应的两个最佳参数。本次寻优共100次（自己可以随意更改寻优次数）。

详解MATLAB在最优化计算中的应用是一本比较全面介绍MATLAB实现各种优化算法的书，里面MATLAB代码很详细

完整代码，可直接运行

其中关于PSO部分的书写，已经进行了封装，可以进行通用，用于其他模型的优化。该资源实例主要用于优化支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon、核系数gamma进行调参

为了提高信号的检测准确度,简化数字锁相放大器(digital lock-in amplifier,DLIA)的构建电路,将过采样技术应用到DLIA中;并对过采样引发的大存储量和大运算量问题,提出一种算法,从而有效地减小了数据的存储量和运算量。结果表明,该方法在不需要高性能微处理器支持的情况下,提高了DLIA的检测准确度和性价比,缩小了DLIA的体积,并可广泛应用于微弱信号的检测。

天牛须搜索算法（beetle antennae search，BAS）算法是2017年提出的一种 基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术，其生物原理为：当天牛觅食时，其并不知道食物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下一步天牛就会向左边飞，反之则向右飞。依据这一简单原理天牛就可以有效找到食物。与遗传算法、粒子群算法等类似，BAS 不需要知道函数的具体形式以及梯度信息，就可以自动实现寻优过程，且其个体仅为一个，寻优速度显著提高。 算法步骤如下： （1）创建天牛须朝向的随机向量且做归一化处理 式中： rand()为随机函数； ||rands()||表示空间维度。 （2）创建天牛左右须空间坐标 （3）根据适应度函数判断左右须气味强度，即f(x_l)和f(x_r)的强度， 函数f()为适应度函数。 （4）迭代更新天牛的位置 式中： 表示在第 i次迭代时的步长因子；sign()为符号函数。 核心代码