基于GA-BP混合算法的多边形模糊神经网络参数优化。

为解决脉冲激光焊接工艺参数多，参数调整依赖经验的现状，采用二次回归正交旋转组合的方式，设计激光焊接TC4薄板的试验方案。基于响应面法构建TC4薄板激光焊接工艺参数（电流、脉宽、频率）与预测响应值（接头拉伸强度）之间的数学模型，并通过该数学预测模型对各焊接工艺参数在焊接过程中的影响规律进行了研究。分析表明，焊接电流对激光焊接接头的拉伸性能具有主要影响，而脉宽和频率在对接头拉伸性能的影响方面具有明显的交互作用，且任一单因素对接头拉伸性能的影响效果均小于焊接电流。得到适用于1.5 mm厚TC4薄板的最优焊接工艺参数，并进行了相关试验验证，结果表明，所建模型与实际符合良好，具有工程实用价值。

电力系统稳定器参数优化的研究

多时滞线性系统的控制参数优化方法

遗传算法 一个使用遗传算法执行参数优化的python库

cec2017标准测试集 全球排名前三的算法（jSO, LSHADE-cnPEsin,Cmaes）

BP（Back Propagation）神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程，

Isight 功能强大，内容丰富。本书力求通过循序渐进，图文并茂的方式使读者能以最快 的速度理解和掌握基本概念和操作方法，同时提高工程应用的实践水平。 全书共分十五章，第 1 章至第 7 章为入门篇，介绍 Isight 的界面、集成、试验设计、 数值和全局优化算法；第 8 章至第 13 章为提高篇，全面介绍近似建模、组合优化策略、多 目标优化、蒙特卡洛模拟、田口稳健设计和 6Sigma 品质设计方法 DFSS（Design For 6Sigma） 的相关知识。

试验设计与分析及参数优化 原书名：Experiments: Planning, Analysis, and Parameter Design Optimization 原出版社： John Wiley & Sons 作者： （美）C.F.Jeff Wu, Michael Hamada 译者： 张润楚 郑海涛 兰燕 艾明要 等 出版社：中国统计出版社 出版日期：2003

基于单纯形法的PID控制器设计，MATLAB仿真结果。