matlab优化算法案例分析全部代码，帮助广大学生结合教材在MATLAB上深入学习。

为了提高人脸识别的准确率，提出了一种基于K近邻(KNN)和粒子群优化(PSO)的人脸识别方法。运用局部二值模式(LBP)提取特征，研究了遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)等元启发式优化算法在特征选择中的应用，采用基于种群的元启发式算法PSO对KNN分类器进行优化，利用提出的PSO-KNN算法进行人脸识别。使用罗技网路摄影头和ORL人脸数据库，对155位受试者的10个方位的实时脸部影像进行了实验。将提出的算法与决策表(DT)、支持向量机(SVM)、多层感知器(MLP)和传统的KNN等基准识别技术进行了比较，实验结果验证了所提方法的有效性。

压缩包内的pso.m是粒子群算法的代码，其余的是遗传算法的代码，本人测试过，压缩包内是两个算法对同一目标函数的对比，来自MATLAB智能算法超级学习手册

遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码 详细的注释 遗传算法和粒子群算法结合的matlab源码 详细的注释

包含多个神经网络案例的智能算法，可以借鉴学习和参考

遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)都属于进化算法，用于优化计算时，可以帮助寻找问题的最优解。将遗传算法和粒子群算法应用到反射阵列设计中，大大缩减了设计周期并提高了反射阵列性能。按照该方法设计出的板子阵列在10 GHz的高频下仍能保持大角度的RCS在-20 dB以上，并可以根据实际要求进行灵活调整，加工实物后进行实测，实测结果和仿真结果具有很好的一致性。

这里有各种算法，耗光了我所有的积分，有了这不需要下载其他任何资源了

粒子群算法的优缺点 优点 PSO算法没有交叉和变异运算，搜索速度快 PSO算法具有记忆性 需调整的参数较少 缺点 不能有效解决离散及组合优化问题 容易陷入局部最优

遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群优化算法，免疫算法，人工鱼群算法，差分进化和TSP（旅行商）scikit-opt群体智能化Python（遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚂蚁）殖民地算法，免疫算法，Python中的人工鱼群算法）文档：https：//scikit-opt.github.io/scikit-opt/#/en/文档：https://scikit-opt.github.io/scikit -opt /＃/ zh /源代码：https://github.com/guofei9987/scikit-opt帮助我们改进scikit-opt https://www.wjx.cn/jq/50964691.aspx install pip install scikit-opt对于当前的开发人员版本：

《精通Matlab最优化计算》一书中，实现遗传算法，粒子群算法的源程序。