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仿真代码

MATLAB—常用数学建模算法大全（26种）：理论介绍+源代码+实例分析 随机森林 模拟退火算法 多项式拟合 灰色预测G(1,1) ,G(1,N) 关联度(绝对关联度-相对关联度-综合关联度) 聚类分析k-means BP神经网络 多目标线性优化、主成分分析-ccc、熵权法、常微分方程求解、支持向量机、遗传算法求解多元非线性规划问题、多元线性回归，多元非线性回归，灰色神经网络，偏微分方程求解，0-1规划，综合评价与决策，层次分析法，层次聚类，灰色关联度分析，产销平衡下的运输费用最优问题linprog，logistic模型，偏最小二乘回归分析， 图论-求解两指定顶点之间的最短路径。

根据第二代非支配排序遗传算法（NSGA Ⅱ）的不足之处，提出了一种新的多目标遗传算法——非支配排序均匀遗传算法（NSUGA）。新算法采用了多父本多点交叉方式，同时将均匀设计的思想用于算法的交叉操作；新算法还对拥挤距离的计算过程和算法的终止条件进行了改进。通过两个多目标优化测试函数的仿真计算对比，显示NSUGA算法在求解精度、计算效率和避免算法陷于局部最优解方面均优于NSGA II算法。

【算术优化算法】基于算术优化算法求解单目标优化问题附MATLAB程序

针对多目标优化的可重构性指标分配问题,给出了一重和二重可重构性指标的计算方法。结合多目标优化特点和可重构性指标的定义建立了可重构性指标分配的多目标优化模型。在此基础上提出了一种多评价函数法,用于系统可重构性指标分配,该方法对相互冲突的多个目标建立不同的评价函数,通过在可行解内协调得到最优化结果,最后将其应用于串联系统进行仿真,并与线性加权和法的结果作比较,结果显示基于多评价函数的可重构性指标分配方法更具有效性。

GODLIKE (Global Optimum Determination by Linking and Interchange Kindred Evaluators) 是各种基于种群的全局优化方案的泛化。 此外，它只需添加额外的目标函数即可处理单目标和多目标优化。 GODLIKE 使用遗传算法、差分进化、粒子群优化和自适应模拟退火算法的相对基本实现来解决优化问题。 其强大之处在于，这些不同的算法同时运行（链接），并且每个种群的成员之间有时也会互换（互换），以减少收敛到局部极小值的机会。 它主要是为了提高鲁棒性，而不是效率，因为它通常需要比任何单独的算法更多的函数评估。 它还旨在消除每次遇到优化问题时对这些算法进行微调的需要，并概括优化本身（它既是单目标优化器又是多目标优化器），并生成要使用的简单图在快速报告等中 基本示例： （单目标） % 扩展 Rosenbrock 函数罗森 =

基于GABP和改进NSGA-Ⅱ的高速干切滚齿工艺参数多目标优化决策，刘艺繁，阎春平，针对高速干切滚齿过程中的工艺参数优化决策问题，提出一种基于加工工艺样本预测和多目标遗传优化算法的工艺参数优化决策方法。基

梯级水电站不仅要满足电力系统运行要求,还要考虑发电和用水之间的协调,才能使综合效益最大化。提出一种兼顾年发电量和运行成本的梯级水电站长期多目标优化调度新模型。通过分别求解各个单目标优化问题和定义各单项目标的隶属度函数,把多目标问题模糊化;采用对各单项目标优化的目标值在一定范围内伸缩的方法来体现决策者的主观意愿;利用模糊最大满意度方法把多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;并构建了一种动态调整惯性因子的自适应粒子群算法。仿真计算验证了模型的正确性和求解方法的可行性,多目标模型比单目标模型获得了更佳的综合效益,模糊优化处理方法避免了目标权重选取的人为任意性,同时自适应粒子群算法计算速度快、收敛精度高。

针对环境经济发电调度问题，提出一种基于评价函数的交互式多目标优化方法并结合改进的粒子群优化的求解方法。构造的总体协调度评价函数可以较好地平衡节能和减排2个优化目标。决策者可以通过调整各单目标满意度来体现其主观愿望。该方法克服了多目标向单目标转化过程中权重系数选择的困难，增强了决策方案选择的互动性。对一个含6台发电机组的系统进行仿真分析，结果验证了该方法在求解环境经济调度问题方面的可行性和有效性。

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