混合储能兼具能量型储能与功率型储能的优势，针对混合储能在风电平抑中的配置问题，提出了一种基于元模型优化算法的混合储能双层优化配置方法。首先，利用小波分解对风电功率的原始数据进行分解，得到混合储能需要平抑的功率。然后，针对功率分配策略对混合储能容量配置的影响问题，提出一种混合储能容量嵌套式双层优化配置方法。该方法的内层为混合储能功率优化分配策略，以荷电状态、充放电功率为约束条件，以蓄电池总体充放电功率最小为目标函数，以提高蓄电池的使用寿命；外层以最小容量、最小功率为约束条件，以混合储能的全寿命周期年均成本最小为目标函数。针对多变量、非线性、计算密集型双层优化方法具有求解复杂、计算时间长等问题，提出基于元模型优化算法的优化求解方法。算例分析结果表明，所提优化配置方法可以在保持混合储能经济性最优的同时，有效避免蓄电池频繁充放电，从而提高了其使用寿命；相比于传统的启发式求解方法，基于元模型优化算法的优化求解方法的计算速度更快，所得优化配置结果更精确。

针对基本人工鱼群算法的参数视野固定不变导致算法后期收敛速度慢、运算量大、易陷入局部最优等问题，提出自适应视野的改进人工鱼群算法。改进后的算法只对人工鱼的觅食行为的视野进行调整，使其随着算法的迭代次数的增加而逐渐减小，但当视野小于初始值的一半时，停止减小，使其等于初始值的一半。将提出的改进型人工鱼群算法应用到求解基于道路网络的最短路径问题中，并通过实验证明了改进后的人工鱼群算法比基本人工鱼群算法及蚁群优化算法收敛速度快、计算量小，而且更加准确和稳定。

对象为风电接入的IEEE33节点配电系统，已知风电分别接入在10节点（pw1）和17节点（pw2），采用粒子群优化算法求解无功补偿装置的最优补偿无功功率，使得系统的网损最小，潮流计算采用前推回代法。 目标函数：确定无功补偿装置接入系统的最优无功补偿注入功率使得系统的运行网损最小（程序中的注释有详细的说明）约束：无功出力上下限，关于粒子群迭代过程中，粒子位置越限处理注释中有说明。

包括：1、标准粒子群算法程序，和含变异算子的改进PSO算法 2、基于模拟退火的粒子群优化算法 3、混合粒子群算法 4、遗传算法与粒子群神经网络的混合算法等

如今，优化算法的设计非常流行，以解决各个科学领域的问题。优化算法通常受到代理的自然行为的启发，代理可以是人类、动物、植物或物理或化学代理。过去十年提出的大多数算法都受到动物行为的启发。在本文中，我们提出了一种新的优化器算法，称为野马优化器 (WHO)，它的灵感来自野马的社会生活行为。

国际足联世界杯是一项由国家队成年男子参加的国际足球比赛。这场比赛是人类之间最重要的比赛之一，人们/团队努力克服其他人以获得胜利。在本次比赛中，只有一名获胜者处于最佳位置，而不是其他获胜者。本文介绍了一种基于FIFA世界杯比赛的数学函数优化新技术。优化问题的主要困难在于，每种类型的问题都可以以特定的方式进行解释。由于定义了参数，世界杯优化 (WCO) 算法具有许多参数来解决任何类型的问题。

由于支持向量机的主要参数的选择能够在很大程度上影响分类性能和效果，并且目前参数优化缺乏理论指导，提出一种粒子群优化算法以优化支持向量机参数的方法.该方法通过引入非线性递减惯性权值和异步线性变化的学习因子策略来改善标准粒子群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷.实验结果表明，相对于标准粒子群算法，本方法在参数优化方面具有良好的鲁棒性、快速收敛和全局搜索能力，具有更高的分类精确度和效率.

本书全面而系统地介绍了MATLAB 算法和案例应用，涉及面广，从基本操作到高级算法应用，几乎 涵盖MATLAB 算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程，通过大量案例，详解算法代码，解决具 体的工程案例，让读者更加深入地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。 本书共32 章。涵盖的内容有MATLAB 基础知识、GUI 应用及数值分析、MATALB 工程应用实例、 GM 应用分析、PLS 应用分析、ES 应用分析、MARKOV 应用分析、AHP 应用分析、DWRR 应用分析、 模糊逼近算法、模糊RBF 网络、基于FCEM 的TRIZ 评价、基于PSO 的寻优计算、基于PSO 的机构优 化、基本PSO 的改进策略、基于GA 的寻优计算、基于GA 的TSP 求解、基于Hopfield 的TSP 求解、基 于ACO 的TSP 求解、基于SA 的PSO 算法、基于kalman 的PID 控制、基于SOA 的寻优计算、基于Bayes 的数据预测、基于SOA 的PID 参数整定、基于BP 的人脸方向预测、基于Hopfield 的数字识别、基于 DEA 的投入产出分析、基于BP 的数据分类、基于SOM 的数据分类、基于人工免疫PSO 的聚类算法、 模糊聚类分析和基于GA_BP 的抗糖化活性研究。 本书适合所有想全面学习MATALB 优化算法的人员阅读，也适合各种使用MATALB 进行开发的工 程技术人员阅读。对于相关高校的教学与研究，本书也是不可或缺的参考书。另外，对于MATLAB 爱好 者，本书也对网络上讨论的大部分疑难问题给出了解答，值得一读。

DE算法 matlab程序 可做优化运算

详细介绍了粒子群优化算法算法的由来、基本思想、特点及应用，对于初学者来说很容易入门