Advertisement

烟花算法用于对函数进行通用优化,并以Matlab代码实现。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
烟花算法是一种用于函数优化的通用 MATLAB 代码,通过对其中的函数进行相应的修改,即可直接运行并获得结果。该代码包含了详尽的注释,以便于理解和使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB
    优质
    本简介提供了一段用于函数优化问题求解的烟花算法(Fireworks Algorithm, FWA)的通用MATLAB实现代码。此代码为研究者和工程师提供了灵活且高效的工具,以解决广泛的数学与工程优化挑战,促进科研及应用开发中的创新解决方案探索。 烟花算法用于函数优化的通用MATLAB代码(只需修改目标函数即可直接运行并得出结果)。代码包含详细注释以帮助理解。
  • Python差分(DE)测试
    优质
    本项目通过Python编程语言实现了差分进化(DE)算法,并对其进行了全面的性能测试。旨在探索该算法在优化问题中的应用效能和特性。 Python代码在很多地方都能看到,利用Python进行相关操作和实现是每个Python初学者必备的内容。这里运用了相关的Python知识进行了简单的实验,希望能对大家有所帮助。
  • 施LMSAdaGrad、RMSProp和Adam(含完整
    优质
    本项目通过Python实现LMS算法,并采用AdaGrad、RMSProp及Adam优化技术进行性能提升。文档包含详尽注释与完整源码,便于学习与应用。 实现传统的LMS算法,并使用AdaGrad、RMSProp、Adam这三种自适应学习率优化算法对LMS算法进行改进。
  • 【智能】利解决单目标问题附带Matlab.zip
    优质
    本资源提供了一种新颖的方法——利用烟花算法(FWA)来解决单目标优化问题,并包含详细的Matlab实现代码,适用于科研与学习。 基于烟花算法求解单目标优化问题的Matlab源码 该资源包含使用烟花算法解决单目标优化问题的相关代码,采用Matlab编写。
  • 【智能】利差分据聚类及MATLAB.zip
    优质
    本资源提供基于差分进化的智能优化算法用于高效的数据聚类,并附有详细的MATLAB代码实现。适合科研与学习参考。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真。
  • Ackley测试Python
    优质
    本项目提供了一个基于Python语言的解决方案,实现了利用烟花算法优化Ackley测试函数。通过模拟烟花爆炸和观火过程中的随机性和多样性,有效寻找全局最优解,适用于科研与教学用途。 烟花算法对Ackley测试函数的Python实现。
  • MATLAB平台上
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境中开发和应用烟花算法(FWA)进行优化问题求解的方法。通过模拟烟花爆炸及其干扰效应,该算法能够有效探索搜索空间并定位最优解。文中详细介绍了算法的实现细节及实验结果分析。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:运行matlab平台_烟花寻优算法 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • MATLAB的BFGS
    优质
    本简介提供了一段使用MATLAB编写的BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)优化算法的代码示例。该算法适用于无约束非线性最优化问题,具有高效数值表现及简便实现特点。 在变尺度法中,BFGS方法比DFP数值法更为稳定。用MATLAB编写的BFGS优化算法程序经过测试可以正常运行。
  • MATLABHill-SUEAP:Matlab和Python的
    优质
    SUEAP是专为Matlab和Python设计的并行进化算法库,包含在MATLAB Hill代码中。它支持高效地实现遗传算法及其他元启发式搜索策略,适用于复杂优化问题求解。 MatlabHill代码存储库包含用于多目标优化的Matlab和Python类库以及几种进化(遗传)算法示例代码:包括适用于比较基准的单目标及多目标优化算法、自制“精英GA”算法,该算法可以保持种群中的最优个体,并且仅使用突变操作。在Python中,该库支持并行适应性评估功能,在配备多核或集群计算机上运行时效果更佳。 对于Matlab用户而言,快速入门步骤如下:首先将SUEAP/matlab文件夹添加到您的Matlab路径(通过“主页”菜单中的设置路径选项进行操作)。然后在解释器中输入fon(@nsga2p,100,30,.7,.01)命令。这会根据给定的适应度函数生成一系列图形。 对于并行评估,您需要下载、安装和测试相关脚本,并参考提供的示例了解如何实现平行运行适应性评估的过程。 Python用户可以通过以下步骤快速上手:进入python/nsga2目录后执行 python3 fon.py 命令。这将演示NSGA-II在特定适应度函数上的性能表现。 若要在其他项目中使用sueap库,还需进行单独的安装操作。
  • 使模拟退火MATLAB
    优质
    本研究运用MATLAB软件平台,采用模拟退火算法进行复杂函数优化问题求解,探索了该算法在全局寻优中的高效应用。 使用模拟退火算法进行函数优化,并用MATLAB编写代码。其中,f为目标函数,mnth.m是调用f.m来解决问题的模拟退火算法代码。