【优化求解】基于混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法求解最优目标matlab源码.zip

麻雀搜索算法栅格地图路径规划,可以运行的代码，值得推荐，可以写论文，

首先声明，本篇文章直接包含所有matlab源代码，直接复制粘贴即可运行，全部都是源代码，可以自己更改的源代码！（不是.p文件！！！，浅浅痛斥一下很多文章为了盈利，还给程序加密！谴责！！）以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。 首先进行VMD分解，采用麻雀优化算法（SSA）对VMD的两个关键参数（惩罚因子α和模态分解数K）进行优化，以最小包络熵为适应度值。其他智能优化算法同样适用，关键要学会最小包络熵代码的编写，实验过程中，会实时显示每次寻优后的最小包络熵值和VMD对应的两个最佳参数。本次寻优共100次（自己可以随意更改寻优次数）。

MATLAB实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

麻雀 Sparrow是最新的静态分析器，旨在验证C源代码中不存在致命错误。 Sparrow是基于“抽象解释”框架进行设计的，并且在设计上进行了合理的分析。 Sparrow采用了许多成熟的静态分析技术，以实现可伸缩性，精度和用户便利性。 这是Sparrow的学术版本，不同于。 建置状态 Linux MAC OSX 麻雀依赖 要构建麻雀，您需要 > = 4.04.0 > = 1.2.2 > = 2.3.1 > = 1.7.3 > = 1.8.7 > = 0.9.10 > = 1.2.3 > = 0.1.3 > = 113.33 > = 4.1 （可选）您需要满足以下先决条件才能使用机器学习功能 Python > = 2.7 Scikit学习> = 0.18 使用OPAM安装Sparrow 安装Sparrow的最简单方法是使用OPAM 。 克隆源代码后，运

基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。

Matlab实现SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类预测，输入12个特征，输出四个类别。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

编程语言为MATLAB，代码有注释。函数都封装完成，直接运行即可，运行主函数就可以对比LSTM基础模型和麻雀搜索算法优化后的LSTM模型。

较新的优化算法，麻雀算法优化BP神经网络权值与阈值；(the key parameters of BP are choosed automatically by Sparrow Search Algorithm.) 文件列表： 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\data.mat, 46404 , 2011-03-04 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\fun.m, 1050 , 2020-03-28 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\SSA.m, 4839 , 2020-10-12 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络, 0 , 2020-03-29