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Nelder-Mead 优化算法

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简介：
Nelder-Mead优化算法是一种无需导数的数值优化方法，广泛应用于非线性优化问题中，特别适用于多维无约束优化场景。 Nelder-Mead优化算法是一种求解多维函数极值的方法，它不需要使用导数。该算法通过多面体逼近来实现这一目标。

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  • Nelder-Mead 优化算法
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    Nelder-Mead优化算法是一种无需导数的数值优化方法，广泛应用于非线性优化问题中，特别适用于多维无约束优化场景。 Nelder-Mead优化算法是一种求解多维函数极值的方法，它不需要使用导数。该算法通过多面体逼近来实现这一目标。
     
  • Nelder-Mead 单纯形直接搜索算法——MATLAB实现
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    本文章介绍了Nelder-Mead单纯形直接搜索算法及其在MATLAB中的实现方法，适用于优化问题求解。通过实例代码帮助读者理解并应用该算法。 Nelder-Mead 单纯形直接搜索算法是一种无约束且无需导数的优化方法。
     
  • tuneSVMnm(Data, Label, varargin): 利用Nelder-Mead Simplex算法实现多类分类...
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    tuneSVMnm函数采用Nelder-Mead单纯形法优化参数，适用于数据集中的多类别支持向量机(SVM)分类问题。通过调整超参数提升模型性能。 该函数采用 SVM 计算多类分类的最佳 C（boxconstraint） 和 rbf_sigma 参数值。“fminsearch” 使用 Nelder-Mead 单纯形算法来寻找目标函数的最小值，但这并不能保证找到全局最优解。因此，代码会运行 20 次迭代以确定最佳的 C 和 rbf_sigma 值。此函数支持线性内核和 RBF（高斯）内核。
     
  • 改进的智能局部搜索与Nelder-Mead优化算法应用于WEC位置优化：旨在提升波浪能转换器(WEC)性能的新方法
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    本文提出了一种结合改进智能局部搜索和Nelder-Mead优化算法的方法，用于优化波浪能转换器（WEC）的位置，以提高其能量捕获效率。 海浪能等可再生能源在应对全球能源需求的大幅增长方面扮演着重要角色。预计波浪能在未来十年内将成为增速最快的能源之一，并为可持续发展提供巨大的潜在资源。本研究探讨了振荡浮标式波浪能量转换器（WEC）放置优化的问题。该评估基于由一系列完全淹没并以三系绳固定的浮标组成的波浪农场的设计，其中浮标的布局对整个农场的产出有着显著影响。由于各浮标之间存在复杂的相互作用（包括建设性和破坏性），因此确定最佳位置是一项具有挑战性的任务。 本研究的主要目标是在尺寸有限的空间内布置这些设备，以期最大化整体功率输出。为此，我们提出了一种结合启发式局部搜索与数值优化方法的混合策略，并运用基于知识代理模型来辅助决策过程。论文中详细记录了所有优化结果：Neshat, M.、Alexander, B.、Sergiienko, N. 和 Wagner, M.（2019 年）。新见解通过波能转换器位置优化的混合局部搜索方法获得。
     
  • 灰狼优化.rar_SVM 狼群算法优化_优化svm_优化算法
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    本资源为SVM（支持向量机）与狼群算法结合的优化方案，旨在提升SVM模型性能。通过模拟狼群捕猎行为来优化参数选择，适用于机器学习领域的研究与应用开发。 以优化支持向量机（SVM）算法的参数C和Gamma为例，可以采用狼群算法进行优化。这种方法通过模拟狼群的行为来寻找最优解，从而提高模型在特定任务中的性能表现。在这种场景下，狼群算法被用来探索并确定最适合给定数据集的C和Gamma值组合，进而提升SVM分类或回归问题的效果。
     
  • 遗传算法1.rar_layoutopti_优化算法_布局优化_布站优化算法_遗传算法布局
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    本资源为遗传算法在布局优化中的应用，涵盖站点布置、空间规划等领域，适用于学习和研究遗传算法解决复杂优化问题。 基于遗传算法的空间测量仪器布局优化方法。
     
  • 改进型优化算法：蜜罐优化算法.zip
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    本资料介绍了一种创新性的蜜罐优化算法，它是对现有算法的改进和升级，旨在提高网络安全防御效率及资源利用率。 一种新型优化算法——蜜罐优化算法.zip 文件介绍了最新的蜜罐优化算法。
     
  • 沙丘猫优化算法（SCSO）——智能优化算法
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    沙丘猫优化算法（SCSO）是一种新颖的智能优化算法，受沙漠中灵活机敏的沙丘猫行为启发，旨在解决复杂多变的优化问题。该算法通过模拟沙丘猫捕猎、探索等生存策略，展现出强大的全局搜索能力和快速收敛特性，在工程设计、机器学习等领域展现出了广泛的应用潜力和优越性能。 智能优化算法——沙丘猫优化算法（SCSO）是一种新颖的计算方法。该算法基于对沙丘猫行为的研究而设计，旨在解决复杂的优化问题。通过模拟自然界中的动物行为模式，SCSO能够有效地探索解空间并找到最优或近似最优解。这种算法在多个领域中显示出强大的应用潜力和优越性能，在处理高维、多模态以及约束条件复杂的问题时尤其有效。
     
  • 黑寡妇优化算法（BWO）- 智能优化算法
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    黑寡妇优化算法(BWO)是一种模拟黑寡妇蜘蛛社会行为的智能优化算法，广泛应用于解决复杂优化问题。 黑寡妇优化算法（BWOA）是一种受黑寡妇蜘蛛捕食行为启发的元启发式优化算法。该算法模拟了黑寡妇蜘蛛在捕食过程中的特殊行为，包括释放信息素来吸引猎物和捕捉猎物等过程。通过这些自然现象的模拟，BWOA旨在寻找解决复杂问题的最佳方案。 具体来说，在BWOA中，每只虚拟蜘蛛代表一个潜在解决方案，并且算法会按照以下步骤迭代更新： 1. **释放信息素**：蜘蛛释放信息素来吸引其他蜘蛛，这在优化过程中对应于探索新的解空间。 2. **捕获猎物**：基于周围的信息素浓度，蜘蛛决定捕捉哪个“猎物”，这相当于选择和改进当前解决方案的过程。 3. **适应度评估**：对每只蜘蛛的位置（即每个潜在的解决方案）进行评价，以确定哪些蜘蛛将被淘汰或继续参与下一轮迭代。