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基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法，vc_pso(粒子群优化算法VC源码) const int NUM=40;//粒子数 const int DIM=30;//维数 const double c1=1.8;//参数 const double c2=1.8;//参数 double xmin=-100.0;//位置下限 double xmax=100.0;//位置上限 double gbestx[DIM];//全局最优位置 double gbestf;//全局最优适应度 struct particle {//定义一个粒子 double x[DIM];//当前位置矢量 double bestx[DIM];//历史最优位置 double f;//当前适应度 double bestf;//历史最优适应度 }swarm[NUM];//定义粒子群 #define randf ((rand()000+rand()000*10000)/100000000.0) //产生-1随机浮点数 double f1(double x[]) {//测试函数：超球函数

线性规划领域 各种最小化算法的实现(python)（代码） 线性规划领域 各种最小化算法的实现 问题陈述的详细描述和执行指令可以在问题陈述pdf文件中找到（ps.pdf） 线性规划领域 各种最小化算法的实现(python)（代码） 线性规划领域 各种最小化算法的实现 问题陈述的详细描述和执行指令可以在问题陈述pdf文件中找到（ps.pdf） 线性规划领域 各种最小化算法的实现(python)（代码） 线性规划领域 各种最小化算法的实现 问题陈述的详细描述和执行指令可以在问题陈述pdf文件中找到（ps.pdf） 线性规划领域 各种最小化算法的实现(python)（代码） 线性规划领域 各种最小化算法的实现 问题陈述的详细描述和执行指令可以在问题陈述pdf文件中找到（ps.pdf）

模型预测控制 非线性 MPC 的优化算法 使用同时和顺序方法求解非线性 MPC： 牛顿-拉格朗日法 (SQP) 线性二维码 用于收敛检查的线搜索 最速下降作为顺序方法 牛顿法作为顺序方法

该存储库包含我在弗罗茨瓦夫理工大学控制工程和机器人领域的离散过程控制课程中学习的第六学期实施的算法和问题。本课程的主要目标是获得有关设计精确求解算法离散问题的方法的知识。

群体智能优化算法(python)代码

基于多种遗传算法（NSGA-II，NSGA-III，C-TAEA）和模糊优化算法的实现，用于在大海得拉巴市政公司地区优化最佳管理

增强Learning_（ML）_PPO_Microwave滤波器调谐 制造的RF滤波器需要经过滤波器调谐过程，以保证性能而不影响性能 有许多因素，例如繁琐/困难的手动调整过程和过滤器特性，使过滤器调整过程更加复杂 机器学习方法用于缩短滤波器调优过程所花费的时间，提高调优结果的准确性 选择强化学习算法中的近端策略优化（PPO）作为其连续动作空间和连续控制任务中突出的发散速度 强化学习环境：HFSS（由PyCharm中的Python和IronPython脚本自动化） 应用操作后，状态（S 参数的距离）和奖励（距离之和）作为对代理的反馈 强化学习代理：PPO 代理（根据稳定基线 3 文档源代码修改） 代理学习并更新策略以提供要在环境中执行的最佳操作（HFSS 中的筛选器调整过程）

使用光线调谐优化的双 DQN 算法