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Particle Swarm Optimization for the Welded Beam Design Problem: 用于优化焊接梁设计...

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简介：
本文探讨了利用粒子群优化算法解决焊接梁设计问题的方法，展示了该算法在结构工程优化中的应用潜力。 粒子群优化方法（PSO）是一种元启发式算法，模仿鱼类、鸟类等社会行为动物寻找食物的行为。有一篇论文提供了足够的背景信息来理解此代码，《粒子群优化与差分进化算法：技术分析，应用和杂交观点》，作者包括Swagatam Das、Ajith Abraham 和 Amit Konar。

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  • Particle Swarm Optimization for the Welded Beam Design Problem: 用于优化焊接梁设计...
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    本文探讨了利用粒子群优化算法解决焊接梁设计问题的方法，展示了该算法在结构工程优化中的应用潜力。 粒子群优化方法（PSO）是一种元启发式算法，模仿鱼类、鸟类等社会行为动物寻找食物的行为。有一篇论文提供了足够的背景信息来理解此代码，《粒子群优化与差分进化算法：技术分析，应用和杂交观点》，作者包括Swagatam Das、Ajith Abraham 和 Amit Konar。
     
  • Chapter 14: PID Controller Optimization Design Using Particle Swarm Algorithm.rar_PID粒子群_优化PID_粒子群优化_
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    本资源详细介绍利用粒子群算法对PID控制器进行优化设计的方法，涵盖理论分析与仿真验证，适用于自动控制领域的研究和应用。 第14章 基于粒子群算法的PID控制器优化设计 粒子群算法是一种有效的参数优化方法，在本章中我们将其应用于PID控制器的设计与改进。通过利用粒子群算法，可以有效地寻找最优或接近最优的PID控制参数，从而提高系统的性能和稳定性。
     
  • 随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法: Random Drift Particle Swarm Optimization (RDPSO)...
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    随机漂移粒子群优化（RDPSO）算法是一种改进的群体智能优化方法，通过引入随机漂移机制增强了标准粒子群优化算法的探索能力。此算法适用于解决复杂多模态优化问题，并已在多个领域展现出优越性能。 这是一种相对较新的元启发式技术，是PSO算法的一种新变体。Sphere测试函数被用作目标函数。关于代码的参考和解释，请参阅以下两篇文献： 1. Wael T. Elsayed、Yasser G. Hegazy、Mohamed S. El-bages 和 Fahmy M. Bendary 的论文“使用自适应机制改进随机漂移粒子群优化以解决电力经济调度问题”，发表在IEEE Transactions in Industrial Informatics，第一卷第3期（2017年），页码为1017-1026。 2. J. Sun, V. Palade, X.-J. Wu、W. Fang 和 Z. Wang 的论文“通过随机漂移粒子群优化解决具有发电机约束的电力经济调度问题”。
     
  • Particle Swarm (PSO) Toolbox for MATLAB - beta-0.3.zip
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    Particle Swarm Optimization (PSO) Toolbox for MATLAB - beta-0.3 是一个用于实现粒子群优化算法的工具箱，适用于MATLAB环境，帮助用户解决各种优化问题。当前版本为测试版，供开发者和研究者使用及反馈改进。 MATLAB粒子群工具箱 - Particle Swarm (PSO) Toolbox-beta-0.3
     
  • MATLAB中的粒子群算法代码 - Particle Swarm Optimization (PSO): 在MATLAB中实现并优化了PSO算法...
    优质
    本资源提供了在MATLAB环境下实现和优化粒子群算法(PSO)的详细代码与教程，适用于科研及工程应用。 在MATLAB中使用粒子群算法（PSO）进行了编码，并通过Rosenbrock、Peaks和Drop Wave函数进行了测试。每个文件都包含三个不同的版本，以避免混淆。
     
  • Approximate Solution for the Prize-Collecting Steiner Tree Problem...
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    本文提出了一种求解 prize-collecting Steiner tree 问题的近似算法，通过结合启发式策略和优化技术，为该NP难问题提供高效的解决方案。 奖品收集斯坦纳树问题（PCST）是在无向图 G(V,E) 中寻找一棵树 T = (V,E) 来最大化利润(T)，其中利润被定义为所有节点的总奖励减去建立网络所需的边的成本。使用 T = FindTree(G,vp) 开始计算，该函数尝试找到一个最优的奖品收集斯坦纳树，其根节点为 r 的方法是通过 PCTSP(G,vp,r) 实现的。FindTree 函数会以不同的顶点作为起点多次运行 PCTSP 以确定最佳的奖品收集斯坦纳树。 程序输入图由矩阵 G 和向量 vp 表示。假设图中有 n 个顶点，这些顶点按顺序用数字表示为 1、2、3...n 。那么 G 是一个 n × n 的矩阵。如果 G(i,j) 是 NaN 或负数，则说明没有边连接顶点 i 和 j；否则，G(i,j) 表示从顶点 i 到 j 边的代价。向量 vp 存储各个节点的奖励值，即 vp(i) 代表的是顶点 i 的奖励值。
     
  • 改良版沙猫群优化算法（Enhanced Sand Cat Swarm Optimization, ESSCO）
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    ESSCO是一种改进型的沙猫群优化算法，通过引入新的搜索策略和参数自适应调整机制，增强了算法的探索能力和收敛速度，在多个测试函数上表现出优越性能。 沙猫群优化算法（Sand Cat Swarm Optimization, SCSO）的灵感来源于自然界中沙猫的行为模式。沙猫具有捕捉低频噪声的能力，无论猎物是在地面上还是地下，它都能够迅速定位并捕获它们。基于这一特性，SCSO 算法模拟了两种主要行为：搜寻和攻击猎物。尽管在自然环境中沙丘猫通常是独立生活的动物，在算法设计中假设这些沙猫是群体活动的，以此来体现种群智能的概念。
     
  • Efficient Primal-Dual Approach for the Obstacle Problem: Incorporating Projection or L1...
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    本文提出了一种处理障碍问题的有效原始-对偶方法，该方法巧妙地结合了投影技术和L1正则化策略，展现了优越的数值性能。 我们采用了一种结合投影与/或 ?1 惩罚的原始对偶混合梯度方法来高效解决非线性和线性化障碍问题。由于该方法无需进行矩阵求逆操作，也无须明确识别接触集，因此在多种测试问题上达到了先前算法的精度水平，并且速度提升了 1-2 个数量级。此方法基于凸问题的鞍点公式推导而来，适用于广泛范围内的约束性凸优化问题。提供的代码用于生成相关论文中的所有图表。
     
  • Deep-Learning-for-Metasurface-Optimization: 使用TensorFlow Keras进行优化...
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    本项目运用TensorFlow Keras框架探索深度学习在超表面优化中的应用，致力于提升光学器件性能与设计效率。 深度学习被用于优化元表面参数，训练数据包括张量流/角点及大约5600次Lumerical模拟结果，在垂直入射光条件下进行的模拟。定义超表面特征为：1.长度（L）；2.宽度（W）；3.高度（H）；4.x方向周期性(Ux)；5.y方向周期性(Uy)。输出包括周围和整个可见光谱范围内的相位，间隔为5纳米(从450纳米到800纳米)。 我将通过PowerPoint演示这项工作，并建议在幻灯片放映模式下观看以更好地体验动画效果。此仓库中的所有内容均已获得许可发布。 背景信息：超表面被广泛应用于各种光操控领域。当前最先进的设计方法仍依赖于相对原始的“蛮力”策略，即给定所需输出时，通过多次参数扫描来寻找最接近目标值的组合。这种方法往往需要耗费大量的时间和计算资源进行仿真测试以找到最佳方案。
     
  • 改进型智能算法：金枪鱼群优化算法(tuna swarm optimization algorithm)
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    简介：金枪鱼群优化算法是一种创新性智能计算方法，模仿金枪鱼群的行为模式，旨在解决复杂优化问题。相较于传统算法，此方法展现出更强的全局搜索能力和更快的收敛速度，在多个领域具有广泛应用潜力。 分享了金枪鱼群优化算法（Tuna Swarm Optimization Algorithm）的源代码及其原文，亲测有效。