针对冷轧企业大批量生产模式与多品种、小批量的市场需求之间存在的矛盾, 建立以合同交货期差异度、工艺路线差异度和调整次数最小化为目标, 同时满足批次重量、出(入)口 宽度、出(入)口厚度、抗拉强度等工艺约束的冷轧合同组批模型, 构建了基于改进粒子群的模糊聚类算法并进行求解. 利用国内某冷轧企业实际生产数据对所提出模型和算法进行了验证, 结果表明, 所提出的方法优于FCM算法, 能够满足企业批量计划的需求.

提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。

matlab模拟退火算法求全局最优。

配电网重构是指在满足配电网运行基本约束的前提下，通过改变配电网中一个或多个开关的状态对配电网中一个或多个指标进行优化。 本代码以一种改进二进制粒子群算法为例，进行配电网的重构研究。本代码目标函数为配电网有功网损最小，可自行修改为其他函数。 传统二进制粒子群算法容易陷入局部最优。针对这一问题，本代码从两个方面进行改进：1.初始化和更新粒子时考虑配电网拓扑约束以缩小粒子搜索范围，增强算法收敛能力；2.加入变异的机制。 采用IEEE33节点系统作为算例，算法运行时重构过程通过动画进行动态显示；运行结束后输出重构前后系统节点电压的对比曲线图。

提出采用模拟退火算法(simulated annealing，SA)来数值求解线热源反问题．探讨了如何设计算法使之适合反问题求解，并给出了算法求解的伪代码；通过线源正问题的模拟数据，使用设计的SA算法进行反问题求解，以此来验证算法求解的准确性和可靠性，并对一组实测数据进行了计算．结果表明，该算法不但可以实现两个参数同时、快速反演，而且具有求解精度高，对初始条件依赖少，编制容易等优点．

matlab代码粒子群算法ODEm（使用Matlab的最佳设计实验） ODEm（使用Matlab进行最佳设计实验）是使用Matlab开发的用于计算最佳设计实验的程序。 该程序包括启发式算法，例如粒子群优化（PSO），模拟退火（SA），遗传算法（GA），精确方法，例如内部点方法（IP），有效集方法（AS），顺序二次规划（SQP） ，Nelder Mead（NM）以及精确和启发式方法的杂交。 使用Windows安装程序 您可以在中找到安装程序。 该工具将在您的计算机中安装ODEm作为附件。 如果是第一次安装该应用程序，则将要从Internet下载并安装MATLAB Runtime库（大约500 MB）。 这可能需要几分钟，具体取决于连接的质量。 先决条件 A Windows Operating System. 将问题数据恢复为默认值 如果您使用的是Windows安装程序，并且要将问题数据恢复为默认值，则需要删除Matlab缓存。 要完成此任务，您需要进入目录C：\ Users \“您的计算机用户” \ AppData \ Local \ Temp \“您的计算机用户” \ mcrCache

针对现阶段基于图像检测的板形识别在缺陷的检出率普遍较低以及检测速度慢等问题，文中提出了一种基于计算机图像处理的板形识别系统，其通过直方图均衡化与高帽变换对初始图像进行处理，并通过边缘检测算法提取轮廓，然后利用BP神经网络分类器进行缺陷识别与分类。其在实验及实际工业生产中，均具有较高的识别率，可达到约90%，且还具有较好的板形识别效果。

matlab 粒子群算法做规划，做14节点的潮流计算算法

SSA优化BP神经网络+MATLAB

BP神经网络逼近线性函数模型 %建立BP神经网络 %tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数 %tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数 %tranferFcn属性 'purelin' 输出层采用线性传输函数 %trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数 %learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数