一种改进的灰狼优化算法

为更好发现数据中的复杂规律, 避免核函数选择的盲目性和局部最优等非线性优化问题, 本文提出一种基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机算法. 首先, 基于全局核函数和局部核函数构建多核支持向量机采油速度预测模型; 其次, 利用基于云模型和二次插值算法改进灰狼优化算法对核函数权值和参数的选取进行优化; 最后, 应用灰色关联分析理论确定采油速度影响因素集, 并作为多核支持向量回归机预测模型的输入. 与6种采油速度预测方法进行对比, 所提方法具有较好的全局寻优能力和较高的预测率的优点.

为了准确地建立拱顶温度预测模型，提出了四种优化最小二乘支持向量机算法，分别是基于粒子群算法优化算法、基于遗传算法优化算法、基于鲸鱼算法优化算法、基于冯诺依曼拓扑结构的鲸鱼算法优化算法。

内含有matlab实现粒子群优化算法的所有m函数文件代码

EM 是一种灵活有效的基于种群的元启发式算法，用于搜索全局优化问题的最优解，由 Birbil 和 Fang 在 2003 年提出。它基于电磁理论的吸引力-排斥原理，其中种群被认为是带电粒子分布在解空间内。

针对物流配送中心选址问题，以物流成本为目标函数，采用免疫优化算法对配送中心进行选址。通过全国31城市的物流需求点实例进行论证，仿真结果表明，该方法能够快速有效地求得物流配送中心选址问题的全局最优解

完整的野马优化算法源代码 Wild Horse Optimizer Algorithm

在本文中，提出了一种新的元启发式方法，可以激发称为 Coot 的鸟群的行为。 Coot算法模拟鸟类在水面上的两种不同的运动模式：第一阶段鸟类的运动是不规则的，第二阶段是有规律的运动。 蜂群向一群主要领导者移动以达到食物供应； 蜂群末端的运动是一系列白骨顶的形式，每个白骨顶都在其前白骨顶后面移动。

基于经验模态分解，提出一种优化后的算法ESMD，可通过matlab实现。

本程序为粒子群算法在matlab中应用的程序,算法可计算三维函数,并在函数图像上显示最优值,分为七部分,简单易读