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TSA.zip：基于囊群优化算法的Matlab源码，可在Git官网下载

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简介：
TSA.zip是一款运用囊群优化算法编写的Matlab程序包，旨在解决各类优化问题。此开源代码可于Git官方网站下载获取。 被囊群优化算法（Tunicate Swarm Algorithm, TSA）是由Satnam Kaur等人提出的一种新型优化算法，其灵感来源于深海生物在生存过程中展现的群体行为特征。该算法模拟了被囊动物在导航和觅食时采用喷气推进的方式以及它们之间的互动模式。相较于其他竞争性算法，TSA能够找到更优解，并且适用于解决具有未知搜索空间的实际问题案例。

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  • TSA.zip：基于囊群优化算法的Matlab源码，可在Git官网下载
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    TSA.zip是一款运用囊群优化算法编写的Matlab程序包，旨在解决各类优化问题。此开源代码可于Git官方网站下载获取。 被囊群优化算法（Tunicate Swarm Algorithm, TSA）是由Satnam Kaur等人提出的一种新型优化算法，其灵感来源于深海生物在生存过程中展现的群体行为特征。该算法模拟了被囊动物在导航和觅食时采用喷气推进的方式以及它们之间的互动模式。相较于其他竞争性算法，TSA能够找到更优解，并且适用于解决具有未知搜索空间的实际问题案例。
     
  • 基于粒子群算法的RBF网络优化(matlab源码)
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    本研究采用粒子群优化算法对径向基函数（RBF）神经网络进行参数优化，并提供MATLAB实现代码。通过改进RBF网络结构，提升了模型预测精度和学习效率。 用Matlab实现粒子群算法优化RBF网络的代码包含详细解释，并且可以正常运行。
     
  • 【求解优化】基于狼群算法的MATLAB源码.md
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    本Markdown文档提供了基于狼群算法（WCA）在MATLAB中的实现源码，旨在解决各类优化问题。通过模拟狼群狩猎行为，该算法能够高效地寻找复杂问题的最佳解决方案。 【优化求解】狼群优化算法matlab源码 本段落档提供了基于MATLAB的狼群优化算法实现代码，供学习和研究使用。狼群优化算法是一种模拟自然界中狼捕猎行为的智能优化方法，在解决复杂工程问题中有广泛应用。 文档内容主要包括： - 算法原理介绍 - MATLAB代码详细注释 - 参数设置与调试技巧 - 实验结果展示 通过阅读本段落档，读者可以深入理解狼群优化算法的工作机制，并掌握其在实际应用中的实现步骤。
     
  • MATLAB粒子群优化算法源码
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的粒子群优化算法完整源代码，适用于初学者学习及科研人员应用。包含算法核心、参数调整示例和典型问题求解案例，有助于深入理解PSO原理及其在实际问题中的高效应用。 粒子群最优化算法的源代码包含matlab的m文件，可以直接引用。
     
  • 官网可下载的VTM代码算法文档
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    本页面提供VTM（Versatile Video Coding Test Model）官方代码及详尽算法文档的免费下载服务，帮助用户深入理解视频编解码技术。 之前找了半天，在https://jvet.hhi.fraunhofer.de/下载后上传于此。
     
  • 基于蚁群算法的PID控制参数优化-Matlab源码-蚁群PID参数优化
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    本项目采用蚁群算法对PID控制器的参数进行优化，并提供了完整的Matlab实现代码。通过模拟蚂蚁觅食行为，有效提升了控制系统性能。 基于蚁群算法的PID控制参数优化Matlab源码提供了一种利用自然界蚂蚁觅食行为启发的智能算法来调整PID控制器参数的方法。这种方法能够有效提高系统的稳定性和响应速度，适用于多种工业自动化场景下的控制系统设计与优化工作。
     
  • 【优化调度】基于改进粒子群算法的微电网优化调度Matlab源码.zip
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    本资源提供了一个用于微电网优化调度的改进粒子群算法的MATLAB实现。通过该算法可以高效地解决微电网中的能源分配和管理问题，促进可再生能源的有效利用。适用于科研与工程应用。 改进粒子群算法求解微电网优化调度问题的Matlab源码提供了一种有效的方法来提高微电网运行效率。通过优化调度策略，可以更好地管理微电网中的各种能源资源，从而实现经济性和环保性的双重目标。这种方法利用了粒子群优化（PSO）算法的特点，并针对具体的应用场景进行了改进和调整，以适应更复杂的调度需求。
     
  • 基于PIO的基础鸽群优化算法-Matlab代码
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    本段Matlab代码实现了一种改进型的鸽群优化算法（PIO），增强了基础模型，适用于复杂问题求解。 2014年段海滨教授通过归纳总结提出了鸽群算法（Pigeon-Inspired Optimization, PIO）。PIO 是一种模拟鸽子归巢行为的群体智能优化算法，具有原理简明、需要调整参数较少且易于实现的特点。与其他算法相比，PIO 计算相对简单，并且鲁棒性较强，具备明显的优势。
     
  • 基于mpi4py的粒子群优化算法并行实现-Python代码下载
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    本资源提供基于MPI4Py库的粒子群优化算法Python代码，实现了高效的并行计算。适合需要解决大规模优化问题的研究者和开发者使用。 使用 MPI（通过 mpi4py Python 包）实现主从模型来在多个节点上并行化粒子群优化算法的代码如下：被最小化的目标函数是 Alpine 1 函数，该函数因引入了0.1秒的人为延迟而变得计算成本较高。此并行化的主从模型中包括两种类型的节点——一个主节点和若干从节点。当 rank=0 时，表示这是主节点，并执行特定的指令；所有其他 rank 的进程则作为从节点运行不同的代码段。 注意：确保在每个参与计算的计算机上都保存着相同的 parPSO.py 文件（例如，在 Documents 目录中）以便于协调工作负载。为了启动并行化 PSO，您可以在主节点的终端输入以下命令： ``` mpiexec -f machinefile -n 3 python Documents/parPSO.py ``` 该命令指示在总共三个节点上运行程序（即一个作为主节点和两个从属计算节点）。
     
  • 基于蚁群算法的函数优化（MATLAB）
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    本研究利用MATLAB平台，采用蚁群算法探讨其在求解复杂函数优化问题中的应用，展示了该算法的有效性和优越性。 蚁群算法（ACO）是一种新型的模拟进化算法，它利用了蚂蚁在寻找食物源过程中展现出来的搜索能力来解决离散系统优化中的难题。该方法已被应用于求解旅行商问题、指派问题以及调度问题等，并取得了许多优秀的实验结果。