INTRODUCTION TO NONLINEAR OPTIMIZATION Theory, Algorithms, and Applications with MATLAB. 讲解非线性优化方法的书籍。

粒子群算法 约束多目标 优化 matlab代码

各种优化方法程序 包括一维优化方法；无约束优化方法：梯度，共轭梯度，牛顿发，变尺度，坐标轮换，单纯形，鲍威尔 ； 约束优化方法： 复合行法，内点罚函数 可行方向法 等等

单目标头脑风暴优化算法,用来对生产调度等进行优化的新型群体智能优化算法.zip

多目标进化算法是一类借鉴了生物进化所遵循的自然进化过程的仿生算法,SPEA2则是其中的经典算法之一,在诸多领域得到了广泛的应用.作为一种全局算法

用于特征选择的粒子群优化 运行算法： 步骤 1：运行 PSO.m 文件 您可以使用您选择的数据集和 SVM 分类器替换数据集和 SVM 分类器。 如果您发现错误，请给我们发电子邮件。 Sadegh Salesi sadegh.salesi@my.ntu.ac.uk Georgina Cosma 博士 georgina.cosma@ntu.ac.uk 参考：S. Salesi 和 G. Cosma，“一种用于特征选择的新型扩展二进制布谷鸟搜索算法”，2017 年第二届知识工程与应用国际会议 (ICKEA)，伦敦，2017 年，第 6-12 页。 doi：10.1109/ICKEA.2017.8169893 网址： http : //ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8169893&isnumber=8169886

利用Matlab编制一个遗传算法或粒子群算法程序，并实现对间距为半波长均匀直线阵综合，指标如下： 阵元数：16元 副瓣电平：11dB 要求撰写设计报告，内容包括：所采用的算法基本原理，目标函数的设计，各个参数的设置，源代码，仿真结果（增益方向图），参考文献。

利用Matlab编制一个遗传算法或粒子群算法程序，并实现对间距为半波长均匀直线阵综合，指标如下： 阵元数：16元 副瓣电平：11dB 要求撰写设计报告，内容包括：所采用的算法基本原理，目标函数的设计，各个参数的设置，源代码，仿真结果（增益方向图），参考文献。

贝叶斯超参数优化matlab代码主动 GP 超参数学习 这是 MATLAB 中描述的主动学习 GP 超参数方法的 MATLAB 实现 Garnett, R.、Osborne, M. 和 Hennig, P. 高斯过程线性嵌入的主动学习。 (2014)。 第 30 届人工智能不确定性会议（UAI 2014）。 给定函数f上的 GP 模型： 该例程依次选择一系列位置X = { x i } 进行观察，目的是尽快学习 GP 超参数θ 。 这是通过保持概率信念p ( θ | D ) 并通过最大化贝叶斯主动学习差异 (BALD) 标准来选择每个观察位置来完成的 N. Houlsby、F. Huszar、Z. Ghahramani 和 M. Lengyel。 用于分类和偏好学习的贝叶斯主动学习。 (2011)。 arXiv 预印本 arXiv:1112.5745 [stat.ML]。 此实现使用 Garnett 等人中描述的对 BALD 的近似。 上面的论文，它依赖于近似 GP 超参数边缘化的“边缘 GP”（MGP）方法。 主要入口点是learn_gp_hyperparameters.m 。 有关简

MATLAB源码集锦-基于差分进化算法的函数优化分析