优化算法matlab实现,如最速下降法，牛顿法，共轭梯度法等实现代码。

fmin_adam：亚当随机梯度下降优化算法的Matlab实现

使用matlab语言编程的粒子群算法对含分布式电源的配电网进行多目标优化

分享了科莫多巨蜥算法Komodo Mlipir Algorithm源代码及其原文，更多算法可进入空间查看

matlab代码粒子群算法粒子群选择 ParticleSwarmOpt是使用微粒群优化算法（由）开发的优化工具。 不需要工具箱。 将路径添加到您的Matlab，然后就可以使用它了。 该代码无法执行离散搜索，也不支持多目标优化。 对于文本功能，请检查此网站： 执照 麻省理工学院

matlab精度检验代码BLEAQ2 版本于2017年4月22日上传 基于二次近似的双层进化算法的自述文件-版本2 快速执行指令： 在ulExternalProblem.m中编写上层优化任务 在llExternalProblem.m中编写较低级别的优化任务 xu和xl分别是上层和下层决策向量 在externalProblem.m中提供问题和算法参数 执行为：externalProblem（） 编写代码是为了在两个级别上实现最大化。 可行性为g（x）<= 0和h（x）= 0。 该代码还允许在更高级别处理多个目标。 在externalProblemMulti.m中检查示例实现 BLEAQ2 BLEAQ2是用于非线性双层优化问题的高效计算进化算法的第二版。 可从以下论文中找到有关该算法工作的更多信息。 Sinha，Ankur，Zhichao Lu，Kalyanmoy Deb和Pekka Malo，“基于多重映射的迭代逼近的双层优化”。 Journal of Heuristics（2019即将出版）。 Sinha，Ankur，Zhichao Lu，Kalyanmoy Deb和Pekka Mal

飞蛾火焰优化算法（Moth-Flame Optimization，MFO）是一种自然激励且易于实现的全局优化算法，在许多实际优化任务中表现出良好的性能。然而，MFO算法存在早熟收敛和容易陷入局部最优解的问题，针对这些不足，提出了一种Kent混沌动态惯性权值的改善飞蛾火焰优化算法（Ameliorative MFO，AMFO）。在AMFO算法中，引入Kent混沌映射搜索策略帮助当前最优解跳出局部最优；采用基于适应度值和迭代次数的动态惯性权值策略来平衡算法的开发和探索能力，以进一步提升MFO算法性能。在8个经典benchmark函数上验证AMFO算法的搜索精度和性能，并将其结果与标准飞蛾火焰优化算法、粒子群算法和差分进化算法进行比较，仿真结果表明AMFO算法具有较好的搜索性能。

软时间窗车辆路径问题（VRPSTW）是VRP的一种重要扩展类型，定义了其惩罚函数并建立数学模型。设计用于求解该问题的混合改进型蚁群算法并求解标准数据库中的紧时间窗实例。经过大量数据测试，获得了较好的效果，并验证了蚁群算法用于求解软时间窗车辆路径问题的成功实现。

行业资料-电子功用-一种基于改进粒子群优化算法的同步风力发电机参数辨识方法

百度、360搜索、搜狗搜索引擎快速收录、快速排名 背景： 我是2019年左右接触的seo这个事情，之前虽然混迹互联网圈子，也听过关于seo的事情，但是一直没什么动力，并没有什么实际性需求，所以一直也未曾深入，而且对技术的了解，让我傲慢的以为seo不就是tdk的事情么;直到最后研究测试才发现，其中还是很复杂的，还是有很大的门道，尤其是在19年算法调整之后，之后通过不断的测试，不断的研究，中间研究测试过、快排、蜘蛛池、外链、秒拍、站群等；涉及百度、360、和搜狗，才测试出效果. 需要的加群吧，新建了个QQ群955721178（只想无偿获取技术和源码的勿扰） 功能支持： 引擎 是否支持快排 是否支持查看关键词排名 上词周期 上次率 360 支持 支持 3-7/天 50% 搜狗 支持 支持 3-15/天 82.5% 百度 支持 不支持 3-30/天 32.7% 亮点： 百度ct参数的算法；（但是现