基于STM32的各种数学函数优化计算方法代码，优化的数学计算包括：sin（）、cos（）、arctan（）、arcsin（）与 1/sqrt（），HAL库版本！积分不够的朋友，点波关注，博主无偿提供资源！

以引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）为例，测试函数为23个经典单目标测试函数，能直接运行，可二次开发。资源包括：23个经典单目标测试函数+GSA算法。

蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食猎物行为的启发, 并将多智能体系统与进化机制相结合发展而来的优化方法。作为一种新颖的仿生群体智能优化算法, 分析了蝙蝠算法的仿生原理、优化机理及特点, 对算法优化过程进行了定义。通过标准算例对蝙蝠算法在连续空间和离散空间的优化性能进行了仿真测试, 结果表明该算法在函数优化和组合优化方面应用的可行性和有效性, 具有良好的应用前景。

zip 包含四个文件PSO31.m 主要 PSO 功能，带有详细注释。 PlotG.m 用于可视化 Griewangk 函数。 Griewangk.m 是 Griewangk 函数本身。

【优化求解】基于引力搜索算法GSA求解最优目标matlab源码.zip

NSGAII算法是一个多目标函数优化算法。多目标函数优化有一种方法是，假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数alfai，再将所有的目标函数加起来，得到一个目标函数。这就将多目标函数转化为单目标函数了。

多种群遗传算法的函数优化算法,基于遗传算法的LQR控制器优化设计,有助于遗传算法和matlab语言学习，有什么问题可以私信我

遗传算法多目标函数优化MATLAB代码遗传基因 本文的仿真源代码。 抽象的 我们解决了认知无线电网络中的功率控制问题，在该网络中，次要用户利用空间频谱机会而不会对主要用户造成不可接受的干扰。 提出了一个优化问题，旨在最大程度地提高次要用户的效用并确保主要和次要用户的QoS。 为了解决功率分配问题，提出了一种遗传算法，并提出了两种适应度函数。 第一个旨在最小化辅助网络的总发射功率消耗。 第二个是多目标函数，面向联合优化次级网络的总容量和发射功率消耗。 结果表明，基于多目标适应度函数的遗传算法辅助功率控制方案的性能接近最佳。 入门 为了运行仿真，您需要Matlab 2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。 在命令行中输入： git clone https://github.com/raikel/GeneticCrn 打开Matlab并将源目录src （及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。 在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入： compile 这将编译所有源mex文件。 要使用默认参数值运行仿真，请在Matlab命令窗

多种群遗传算法函数优化matlab源代码，利用多种群保证种群多样性，引入移民机制，实现种群之间的交互，并保留每个种群父代最优解，解决了遗传算法早熟问题，能较快收敛

对源码进行了优化，增加了注释； 性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。 希望各位大佬进行采纳！