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

基于多区域中心点预测的动态多目标优化算法.pdf

提供一个自用的粒子群算法和例子，希望能有所帮助。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用。 随着应用范围的扩大，PSO算法存在早熟收敛、维数灾难、易于陷入局部极值等问题需要解决，主要有以下几种发展方向。

【群体智能优化算法】布谷鸟搜索算法matlab求解函数最小值代码，稍微简化了一点点，相关流程和介绍博客中有哦~未简化的代码我就先不上传了嘻嘻嘻

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