主要内容：代码主要做的是电热综合能源系统的动态定价问题，采用是主从博弈方法，上层领导者问题上，以综合能源系统整体的收益作为目标函数，考虑电价以及热价等相关约束，在下层跟随者模型上，以用户用能满意度最高为目标函数，构建了领导者-跟随者Stackelberg博弈模型，同时还考虑了系统的功率平衡条件以及热能平衡条件等约束，模型的上层求解采用粒子群算法，下层求解采用CPLEX求解器，考虑该代码具有一定的创新性。

3.BP神经网络算法设计与实现.pdf 同样和我上传的别的算法一样都是mfc实现步骤和核心代码

基于对结构安全性的高要求，以各种不同监测技术为基础的结构健康监测系统得到广泛研究与应用，而结构损伤识别系统是结构健康监测系统的核心组成部分之一。本文以某悬臂梁为工程背景，研究结合信息融合的基于BP神经网络的结构损伤识别技术，通过MATLAB软件构建BP神经网络，训练完成的神经网络损伤识别准确率高于90%。本文对基于神经网络的结构损伤识别技术的可靠性进行讨论，总结了结合信息融合与神经网络的损伤识别技术的优缺点。网络识别结果证明了该技术的可行性，为工程结构损伤识别应用的进一步研究提供了参考。

船型综合评价是一个多目标决策问题。为克服采用单一方法确定权重存在的片面性，基于主观赋权的层次分析法（AHP）、客观赋权的熵权法（EWM）和智能赋权的BP-神经网络法3类赋权法得到的权重，采用博弈论法来确定指标的组合权重，将各评价指标组合权重与逼近理想解排序法(TOPSIS)结合，建立博弈论–TOPSIS评价模型。并以一组消防船为例进行了案例分析。评价结果表明，博弈论–TOPSIS法与改进复合权重TOPSIS法的评价结果趋势一致，且博弈论–TOPSIS法的方案区分度更大，说明采用博弈论法确定的指标组合权重更加合理，能够为多方案船型评价工作提供更有效的评价工具。

用BP神经网络逼近非线性函数 ，智能控制大作业报告。

基于matlab建模，本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测，最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行，需要修改的地方均备注了，适合新手入门，包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本，每列一个特征】，如果数据集以列为样本请注意转置！运行前需安装matlab遗传算法工具箱。

基于MATLAB的BP神经网络建模及系统仿真

神经网络是大脑的一个组成部分。James在1890年的《心理学》一书中这样描述神经网络的基本原理：大脑皮层每一点的活力是由其它点势能释放的综合效能产生的

粒子群算法PSO源代码 MATLAB

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。