耦合矩阵优化器是一个简单但功能强大的 GUI，允许微波滤波器设计人员优化耦合矩阵（代表耦合谐振器滤波器）。 特别指出的是获得不存在正式合成程序的耦合方案，以及从滤波结构的 EM 模拟中提取等效网络表示。 定义CM中的节点数、滤波器中心频率和带宽。 然后，只需单击它们即可选择要优化的矩阵单元格。 为您的过滤器和您希望强制执行的任何平等设置目标。 最后，让 Matlab 的优化工具箱调整耦合矩阵，直到它提供您想要的结果。 支持具有多个端口（包括多路复用器）和/或非谐振节点（NRN）的网络。 包括几个例子作为参考。

matlab代码粒子群算法合作PSO-LA 基于学习自动机（CPSOLA）算法和Matlab的协同粒子群优化算法的Matlab代码。 抽象的 本文提出了一种基于群体协同行为和自动机学习能力的粒子群优化（PSO）技术。 这种方法称为基于学习自动机的合作粒子群优化（CPSOLA）。 CPSOLA算法使用三层协作：群内，群内和群间。 CPSOLA中有两个活跃的种群。 在主要种群中，粒子被放置在所有群体中，每个群体都包含搜索空间的多个维度。 此外，CPSOLA中还有一个二级人口，使用的是常规PSO的更新格式。 在合作的上层，嵌入式学习自动机（LA）负责决定是否在人群之间进行合作。 在五个基准功能上组织了实验，结果显示了CPSOLA的显着性能和鲁棒性，群体的协作行为以及成功的种群自适应控制。 参考 [1] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad Reza Meybodi和Mohammad Mehdi Ebadzadeh，“”，在2012年第20届伊朗电气工程大会（ICEE）上，2012年，第656至661页。 [2] Mohammad Hasanzadeh，Mohammad R

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在多目标灰狼优化器 (MOGWO) 中，一个固定大小的外部档案被集成到 GWO 中，用于保存和检索帕累托最优解。 该档案已被用于定义社会等级并模拟多目标搜索空间中灰狼的狩猎行为。 主要论文可在此处找到：S. Mirjalili、S. Saremi、SM Mirjalili、L. Coelho，多目标灰狼优化器：一种用于多标准优化的新算法，专家系统与应用程序，印刷中，DOI： http ://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.10.039 该算法的单目标版本可以在这里找到： http : //au.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44974-grey-wolf-optimizer--gwo - 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/GWO.html 其他相关提交： ht

I-GWO 算法受益于一种新的运动策略，称为基于维度学习的狩猎 (DLH) 搜索策略，该策略继承自自然界狼的个体狩猎行为。 DLH 使用不同的方法为每只狼构建一个邻域，其中可以在狼之间共享相邻信息。 DLH 搜索策略中使用的这种维度学习可以增强局部和全局搜索之间的平衡并保持多样性。 作者和程序员：MH Nadimi-Shahraki、S. Taghian、S. Mirjalili 电子邮件：nadimi@ieee.org、shokooh.taghian94@gmail.com、ali.mirjalili@gmail.com http://www.alimirjalili.com 主要论文：MH Nadimi-Shahraki、S. Taghian、S. Mirjalili，用于解决的改进灰狼优化器，工程问题，专家系统与应用，印刷中，DOI：10.1016/j.eswa.2020.1

matlab代码粒子群算法MLP优化器 这是一个简单的Matlab代码，用于使用不同的优化算法训练多层感知器（MLP）网络。 Availale优化器： 多诗词优化器（MVO） 粒子群优化（PSO） 遗传算法（GA） 基于生物地理的优化（BBO）