ACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集训、国赛、美赛算法实现，各种智能算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子算法、神经网络算法等）实现和优化.zipACM集

模拟退火算法优化代码MATLAB代码

基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP

对数据进行主成分分析PCA，将主成分进行RBF神经网络预测拟合，MATLAB源代码。

根据 0、45 和 90 度拉伸试验的各向异性应力比，该代码可以优化 Hill48 塑性势，这些势能可用作 ABAQUS 等有限元软件的输入。 绘制并比较 Hill48、von Misses 屈服面

为了克服使用单一智能优化算法在求解复杂问题中表现出的精度不高、易陷入局部最值、不能在全局搜索等一系列不足，算法融合的思想开始被研究和应用。将GA与PSO、GWO这三种经典算法进行融合，并辅以改进，从而利用它们的互补性，取长补短，提高求解复杂问题的能力。 无免费午餐定理，对任何优化问题，任两种优化算法的平均性能是相等的，没有任何一种优化算法在计算效率、通用性、全局搜索能力等性能方面都能表现得很好。 算法的混合也就成了算法优化领域的一个研究热点和趋势，混合有着固有的内在需求，不是简单地将算法组合叠加，要按照一定的策略和模式进行。 GA算法过程简单，全局收敛性好，多用于进行函数优化、数据挖掘、生产调度、组合优化、图像处理、机器学习等问题。但个体没有记忆，遗传操作盲目无方向，所需要的收敛时间长； PSO算法原理简单，用速度、位移公式迭代易于实现，具有记忆功能，需要调节的参数少，在寻优稳定性和全局性收敛性方面具有很大优势，但容易陷入局部最优值出现早熟，种群多样性差，搜索范围小，在高维复杂问题寻优时更为明显，多用于求解组合优化、模式分解、传感器网络、生物分子研究等领域。 联合GWO算法

MATLAB代码：基于粒子群算法的储能优化配置 关键词：储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档：无明显参考文档，仅有几篇文献可以适当参考 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：建立了储能的成本模型，包含运行维护成本以及容量配置成本，然后以该成本函数最小为目标函数，经过粒子群算法求解出其最优运行计划，并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小，求解采用的是PSO算法（粒子群算法），求解效果极佳，具体可以看图 这段程序主要是一个粒子群优化算法，用于解决电力系统潮流计算问题。下面我将对程序进行详细的分析和解释。 首先，程序开始时进行了一些初始化操作，包括清除变量、设置最大迭代次数、搜索空间维数、粒子个数等。然后，加载了一个名为"load.txt"的文件，将文件中的数据除以100000并赋值给变量Pload。 接下来，使用两个嵌套的for循环初始化粒子的速度和位置。速度v和位置x都是一个N行D列的矩阵，其中N为粒子个数，D为搜索空间维数。每个粒子的速度和位置都是随机生成的，位

Matlab最优化算法，对想学Matlab的同志是个很好的帮助。

对于众包任务根据已执行的任务信息，进行重新定价优化。首先用线性回归分析，发现线性回归解决不了该问题，转而使用神经网络进行回归分析，回归分析根据模型去修正原来些未完成的任务的单价。最后使用已完成的任务和支持向量机生成模型，去预测那些原本未完成并修正单价后，他们中可能完成的任务数。结果发现，经过优化定价后，未完成的任务可能完成数会增加53个，而未完成任务的总体金额优化前后却省了42

问题背景： 假期到了，你打算制定一个假期旅行计划，连续游玩若干个城市，假设旅行中的交通成本与城市间的旅行距离成正比。同时，你需要携带一定的出游物品，这些物品有不同的体积和重要度，但是你的行李箱有一定的容量限制。为了使你的旅行更加愉快，你希望：  选择最佳的旅游路线，使得总旅行中的交通成本最低。  选择最佳的物品，使得在满足背包容量限制的情况下，重要度最大。 问题 1：旅游路线优化 任务描述：  设定若干个旅游城市（至少 10 个），并给出每个城市位置坐标。  建立旅行商问题（TSP）的数学模型，目标是找到一条路径，每个城市只访问一次，最终回到起点城市，并且使得总旅行交通成本最低。  采用遗传算法，使用 MATLAB 编程实现 TSP 的求解。 给出结果分析。 具体要求：  描述 TSP 的背景和重要性。  提供目标旅游城市的坐标位置，和单位距离的旅行交通成本，并解释数据来源（可以是虚拟数据，言之成理即可），以坐标值计算城市间的平面直线距离作为旅行距离。  建立 TSP 的数学模型，包括目标函数和约束条件。  编写 MATLAB 代码求解 TSP 问题（要求附上主要代