为了克服使用单一智能优化算法在求解复杂问题中表现出的精度不高、易陷入局部最值、不能在全局搜索等一系列不足，算法融合的思想开始被研究和应用。将GA与PSO、GWO这三种经典算法进行融合，并辅以改进，从而利用它们的互补性，取长补短，提高求解复杂问题的能力。 无免费午餐定理，对任何优化问题，任两种优化算法的平均性能是相等的，没有任何一种优化算法在计算效率、通用性、全局搜索能力等性能方面都能表现得很好。 算法的混合也就成了算法优化领域的一个研究热点和趋势，混合有着固有的内在需求，不是简单地将算法组合叠加，要按照一定的策略和模式进行。 GA算法过程简单，全局收敛性好，多用于进行函数优化、数据挖掘、生产调度、组合优化、图像处理、机器学习等问题。但个体没有记忆，遗传操作盲目无方向，所需要的收敛时间长； PSO算法原理简单，用速度、位移公式迭代易于实现，具有记忆功能，需要调节的参数少，在寻优稳定性和全局性收敛性方面具有很大优势，但容易陷入局部最优值出现早熟，种群多样性差，搜索范围小，在高维复杂问题寻优时更为明显，多用于求解组合优化、模式分解、传感器网络、生物分子研究等领域。 联合GWO算法

MATLAB代码：基于粒子群算法的储能优化配置 关键词：储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档：无明显参考文档，仅有几篇文献可以适当参考 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：建立了储能的成本模型，包含运行维护成本以及容量配置成本，然后以该成本函数最小为目标函数，经过粒子群算法求解出其最优运行计划，并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小，求解采用的是PSO算法（粒子群算法），求解效果极佳，具体可以看图 这段程序主要是一个粒子群优化算法，用于解决电力系统潮流计算问题。下面我将对程序进行详细的分析和解释。 首先，程序开始时进行了一些初始化操作，包括清除变量、设置最大迭代次数、搜索空间维数、粒子个数等。然后，加载了一个名为"load.txt"的文件，将文件中的数据除以100000并赋值给变量Pload。 接下来，使用两个嵌套的for循环初始化粒子的速度和位置。速度v和位置x都是一个N行D列的矩阵，其中N为粒子个数，D为搜索空间维数。每个粒子的速度和位置都是随机生成的，位

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

BP神经网络（公式推导+举例应用）

随着港口吞吐量逐年攀升，船舶到达密度不断增加，泊位和岸桥（装卸起重机）资源分配问题的全局优化已成为一个重要的课题。泊位和岸桥分配为NP-Hard问题，确定性算法在寻找最优解时需要大量的计算时间，并且只能解决一些特殊问题，因此许多研究中提出了基于启发式规则的近似求解方法，如基于模拟退火（SA）或遗传算法（GA）的方法。本文中，我们采用了模拟退火算法来优化此问题中的分配。 此算法适用于对计算复杂性、NP问题、数学模型、集装箱码头泊位和岸桥分配等方向有研究的学者，除了算法文档外，我们还提供了C++编写的源代码，此源代码只依赖于C++的标准库，方便学习和优化。 注意：文档和源码都具有原创性，供学者研究使用，不可用于商业用途。

适合新手学习，注释全面。定点选址问题是寻找最佳位置来满足一定条件或最小化某种成本的问题，常见的应用包括设施选址、网络规划等。 下面是使用粒子群算法解决定点选址问题的一种基本方法： 1. 定义目标函数 2. 初始化粒子群 3. 计算适应度值 4. 更新个体最优解和群体最优解 5. 更新速度和位置 6. 判断停止条件 7. 重复步骤3-6，直到满足停止条件。 通过迭代更新粒子的位置和速度，粒子群算法可以逐步逼近最佳解决方案。最终得到的群体最优解即为选址问题的最佳解决方案。 需要注意的是，粒子群算法的效果受到许多因素的影响，例如粒子数目、速度更新公式、停止条件的设置等。为了获得更好的结果，可能需要适当调整算法的参数和初始值，并进行多次实验以找到最优的设置。 此外，对于特定的定点选址问题，也可以根据问题特点进行问题的建模和算法的改进，以提高算法的性能和效果。

基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

BP神经网络结构：2-4-1，具体参数可自行调整 （输入神经元个数：2，隐含层层数：1，隐含层神经元个数：4，输出神经元个数：1） 采用粒子群优化算法（PSO）对BP神经网络模型的权重和阈值进行优化 测试函数：y=x_1^2+x_2^2 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/132240745

利用BP神经网络优化PID控制器参数，实现在线整定，达到最优化。