MPPT爬山算法，个人用过还不错，simulink仿真

利用最大最小爬山算法构建肺癌患者的预后模型,指导肺癌预后评价。以SEER(surveillance, epidemiology, and end results)数据库中2008年至2014年期间被确诊为肺癌的患者组成数据集,首先利用卡方检验、Logistic回归分析方法对数据集中的变量进行特征选择;然后,在训练集上利用最大最小爬山算法建立肺癌患者的预后模型,并在测试集上对患者进行5年后生存情况预测;最后,选择Logistic回归、人工神经网络、决策树、支持向量机方法和本研究模型在测试集上进行分类实验对比。最终结果显示本研究模型对肺癌患者5年后生存情况的预测准确率高于其他方法。

人工智能爬山法解决N皇后问题，vs2010编写，效果很好，代码有注释，可轻松理解。

锅炉空燃比优化模型,自变量是空燃比,因变量是热效率.瞎子爬山优化空燃比寻找热效率最优值,其实该过程是随机试错过程.热效率计算,见https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/85505889,也可以在评论区留言,手把手教授.

一、爬山法简介 爬山法（climbing method）是一种优化算法，其一般从一个随机的解开始，然后逐步找到一个最优解（局部最优）。 假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者减少一个单位。例如某个问题的解需要使用3个整数类型的参数x1、x2、x3，开始时将这三个参数设值为(2,2,-2)，将x1增加/减少1，得到两个解(1,2,-2), (3, 2,-2)；将x2增加/减少1，得到两个解(2,3, -2)，(2,1, -2)；将x3增加/减少1，得到两个解(2,2,-1)，(2,2,-3)，这样就得到了一个解集：(2,2,-2), (1

智能锅炉燃烧优化燃烧系统 WINCC7.4 优化部分 寻找单峰函数最大值对应的最优空燃比！WINCC7.4全局脚本中含有高质量寻优代码！有一定基础者下载该项目如获至宝！通过正平衡计算热效率【温压焓表】，采用下载爬山算法寻找最优空燃比。此外内部还含有Visual Studio 2012版本的寻优代码和相关参考文献！想要了解更多，评论区留言！

2．6．3爬山算法的寻优过程 爬山算法的寻优过程是指在算法迭代过程中，其解的质量随搜索次数的增 加而不断提高的过程。在爬山算法中，每次迭代只执行一次邻域操作，即搜索 次数与迭代步数相等。通过爬山算法的寻优过程，可以看出算法的寻优结果与 搜索次数的关系。 由于爬山算法计算的随机性，每次计算的寻优过程也各不相同。例如，2．5 中用爬山算法对实例2．1的第3次求解的寻优过程如图2．3所示；对实例2．2的 第lO次求解的寻优过程如图2．4所示。 幽2．3用爬山算法求解实例2．1时的寻优过程图 图2．4用爬山算法求解实例2．2时的寻优过程图 由图2．3和图2．4可以看出：爬山算法具有很快的收敛速度，该算法可在较 少的搜索次数内得到问题的最优解或可行解。该算法在搜索的初期，解的质量 提高很快，而随着迭代次数的增加，解的质量的改进速度逐渐放缓，当迭代到 一定的步数后，解的质量不再提高，说明算法已经收敛到一个局部最优解。

爬山算法会收敛到局部最优，解决办法是初始值在定义域上随机取乱数100次，总不可能100次都那么倒霉。这篇文章主要介绍了python实现爬山算法的思路详解,需要的朋友可以参考下

n^3的爬山算法，采用的是交换的方法 供大家学习参考

显微镜自动聚焦算法相关论文，花了很长时间整理的，包括各种聚焦评价函数，聚焦窗口选择等等