【Matlab源码】模糊控制器的粒子群优化算法

粒子群优化极限学习机的参数。最佳粒子位置即为最优输入权值和隐层阈值。自己跑过的，放数据匹配一下就可以用

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题。现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法。同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法。将这两种优化算法应用于函数优化。并对优化结果进行了对比分析。比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性。但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好。

首先分析粮食仓库选址的原则和影响因素等，研究建立了粮库选址模型；进而考虑带障碍约束条件，采用量子粒子群优化的空间聚类分析方法，解决了粮库选址问题；最后，以河南省粮库选址为实例进行了模型验证。实验表明，使用量子粒子群优化方法提高了粮库选址的科学性，为科学合理地进行粮库建设与布局提供了决策依据。

matlab，强化学习MPC模型预测控制算法 基于强化学习+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真 使用matlab2021a或者更高版本运行！！！！

针对用BaumWelch算法训练隐马尔可夫模型用于序列比对算法的搜索空间有限性容易陷入局部最优点的缺陷，提出一种用量子粒子群优化算法训练隐马尔可夫模型的生物多序列比对新方法。该方法克服了BaumWelch算法在收敛性能上的缺陷，在整个可行解空间中进行搜索。从BaliBASE数据库中选取测试例子进行数值实验，实验结果表明，所提算法优于BaumWelch算法，对标准例子进行的实验证明了算法的有效性。

matlab开发-气体分离装置级联控制及模型预测控制的仿真。膜分离法气体分离器过程控制仿真。

当涉及到Simulink和MPC（模型预测控制）时，深入了解如何设计、仿真和操作这些强大的工具是非常重要的。如果你正在寻找关于如何使用Simulink和MPC模型预测控制器进行仿真和Matlab操作的详细指南，那么你来对地方了。

matlab仿真程序，二阶MASs，事件触发机制 这段代码是一个带有领导者的二阶多智能体的领导跟随一致性仿真。以下是对代码的分析： 1. 代码初始化了系统参数，包括邻接矩阵A、拉普拉斯矩阵L、系统的领导跟随矩阵H等。 2. 代码定义了一个二阶系统的微分方程模型，并使用RK4方法解方程。 3. 代码使用事件触发机制来控制智能体之间的通信和更新。每个智能体根据自身的位置和速度误差以及邻居智能体的误差信息来决定是否触发通信。 4. 代码通过绘制图像展示了系统的位置和速度状态、智能体在二维空间中的位置分布、控制输入和误差变化趋势等。 这段代码应用在多智能体系统的领导跟随问题中，通过控制输入和事件触发机制，实现了智能体之间的协同运动和领导者的跟随。算法的优势在于通过事件触发机制减少了通信开销，提高了系统的效率和鲁棒性。 需要注意的是，代码中的参数需要根据具体问题进行调整，包括邻接矩阵A、系统的领导跟随矩阵H、控制参数alpha、beta、lambda等。此外，代码中的事件触发条件也可以根据具体需求进行修改。 对于新手来说，从这段代码中可以学到以下几点： 1. 了解多智能体系统的领导跟

研究了一类具有动态领导者的一阶多智能体系统的一致性问题。基于事件触发机制给出两种一致性协议，即集中式触发控制协议和分散式触发控制协议。利用李雅普诺夫稳定性理论和模型转化方法分别给出多智能体系统在两种协议作用下达到领导跟随一致的充分条件。同时，理论计算表明，系统在两种控制协议下均不存在Zeno行为。实例仿真结果验证了理论方案的有效性。