给初学学习智能优化算法提供一个学习平台，里面有ppt还有部分程序。

研究生课程 最优化理论与算法 （第二版）课本

基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 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。

城市交通的快速发展和交通需求的不断增长, 使得城市交通拥堵日益严重, 由此造成的时间延误和经济损
失越来越大. 鉴于此, 提出了基于排队长度均衡的交叉口信号配时优化策略, 根据排队长度均衡的控制思想, 实时动
态调整各相位绿灯时间, 以达到排队长度均衡的控制目标, 保证了绿灯时间的充分利用. 通过近似动态规划方法的引
入, 使得该算法具有自学习和自适应的特性, 不依赖于交通流模型. 仿真结果验证了算法的有效性.

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流程及流程管理方法 流程设计方法 流程优化方法 流程实施推动

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1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：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，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信

为了提高瓦斯涌出量预测的精度和预测模型的泛化能力,提出了一种基于蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯涌出量预测方法。在SVM所建立预测模型中各个参数的取值区间内,采用蚁群优化算法计算预测模型各个参数的最佳值,基于最佳参数的SVM建立瓦斯涌出量预测模型。结果表明:采用未优化的SVM建立的预测方法,其个别预测误差相对较大,最大误差为8.11%,平均误差为4.68%,采用ACO对于预测模型的参数进行优化后,预测性能有显著提高,最大误差为4.37%,平均误差为2.89%,表明所建议的方法是有效、可行的。