在这个程序中，目标函数是一元函数，然后变量进行了编码。子代选择使用的是轮盘赌法。多目标函数和多变量函数，以及轮盘赌法和覆盖法。变量编码与未编码。请看我其他上传的资源。都自己运行过。注释详细。

【WSN】基于樽海鞘群算法实现无线传感器网络WSN节点的部署优化matlab源码.zip

smo优化优化matlab代码SMO 社交拟态优化算法及工程应用 社会拟态优化算法和工程应用的示例 Matlab 代码（0.1 版） 您只需要在 Costfunc.m 中引入要最小化的函数。 然后输入 SMO 参数和问题参数（第 28 至 40 行）。 请在您的研究论文中参考以下期刊文章：Saeed Balochian、Hossein Baloochian，Social Mimic Optimization Algorithm and Engineering Applications，Expert Systems with Applications，2019，ISSN 0957-4174。 ()。 社会模仿优化算法及工程应用 MATLAB 代码示例（0.1 版） 优化社会模仿和工程应用的算法，将成本函数写入文件（Costfunc.m）中，仅供使用。 然后输入算法参数如人口数和问题参数如变量数和取值范围（第28至40行） 请在您的研究文章中参考以下期刊文章：()。

句法： [参数]=sine_fit(x,y) 这与[param]=sine_fit(x,y,[],[],[]) % 没有fixed_pa​​rams，自动initial_params [param]=sine_fit(x,y,fixed_pa​​rams) % 自动初始参数[param]=sine_fit(x,y,[],initial_params) % 估计较差时使用[参数]=sine_fit(x,y,fixed_pa​​rams,initial_params,plot_flag) 参数 = [偏移、幅度、相移、频率] 如果 fixed_pa​​rams=[NaN, NaN , NaN , NaN] % 或 fixed_pa​​rams=[] 偏移、幅度、相移和频率的优化（默认） if fixed_pa​​rams=[NaN, 1 , NaN , 1/(2*pi)] 幅度=1和频率=1/

此提交包括用于使用连续遗传算法优化任何二维函数的 GUI。 阅读包含的自述文件和示例函数文件以获取更多详细信息和说明。

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smo算法优化matlab代码从头开始支持向量机 该存储库包含用于在 MATLAB 中训练内核化 SVM（具有多类扩展）的代码，并且特别不依赖于任何优化库（例如用于二次编程）。 SVM 使用两种优化方法实现： 顺序最小优化 (SMO)。 具有可行起点的对数障碍（内点法）。 这两种优化方法都优化了 SVMS 的双目标公式，因此实现很容易内核化。 我们探索高斯核和多项式核。 我们在 MATLAB 客户端中直接可用的历史信用评级数据集上测试实现。 主要关注点是数值优化，因此我们主要分析算法的性能。 实现在./src 中可用，实验显示在experiments.mlx 和multiclass_experiments.mlx 文件中。 project.pdf 中提供了一篇文章（包括 SVM 目标的推导、算法描述和性能分析）。 我发现一些有用的资源： 道具.pdf Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2004)。 凸优化

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