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改进版海马算法(MSHO)及MATLAB代码.zip

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简介：
本资源提供一种改进的海马群优化（MSHO）算法及其在MATLAB环境下的实现代码。通过优化搜索策略，增强了原算法的探索与开发能力，适用于解决复杂的优化问题。包含详细的注释和示例数据，便于学习和应用。 1. 版本：matlab 2014、2019a 和 2021a，包含运行结果。 2. 随附案例数据可以直接在 Matlab 中运行程序。 3. 代码特点：参数化编程，便于修改参数；编程思路清晰且注释详尽。 4. 使用对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业学生的课程设计、期末作业和毕业设计项目。 5. 创作者介绍：某知名公司资深算法工程师，拥有十年的 Matlab 算法仿真工作经验。擅长智能优化算法、神经网络预测分析、信号处理以及元胞自动机等多种领域的算法仿真实验研究工作。如需更多仿真源码及数据集，请通过私信联系获取详情。

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  • 改进版海马算法(MSHO)及MATLAB代码.zip
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    本资源提供一种改进的海马群优化（MSHO）算法及其在MATLAB环境下的实现代码。通过优化搜索策略，增强了原算法的探索与开发能力，适用于解决复杂的优化问题。包含详细的注释和示例数据，便于学习和应用。 1. 版本：matlab 2014、2019a 和 2021a，包含运行结果。 2. 随附案例数据可以直接在 Matlab 中运行程序。 3. 代码特点：参数化编程，便于修改参数；编程思路清晰且注释详尽。 4. 使用对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业学生的课程设计、期末作业和毕业设计项目。 5. 创作者介绍：某知名公司资深算法工程师，拥有十年的 Matlab 算法仿真工作经验。擅长智能优化算法、神经网络预测分析、信号处理以及元胞自动机等多种领域的算法仿真实验研究工作。如需更多仿真源码及数据集，请通过私信联系获取详情。
     
  • 海马算法资料.zip
    优质
    海马算法资料包含了关于海马算法的相关理论、应用实例和源代码等内容，旨在帮助研究者和技术人员深入了解并实现这一创新的数据处理技术。 海马算法是一种用于模拟人脑记忆系统工作原理的理论模型。它主要关注于大脑如何编码、存储以及检索特定类型的信息，特别是空间导航相关的记忆。此算法在神经科学领域具有重要意义，并被广泛应用于研究人类认知功能的基础机制。通过理解海马体的工作方式，科学家们能够更好地探索与记忆力衰退和相关疾病（如阿尔茨海默病）有关的问题。
     
  • 【灰狼算法优化】改进型灰狼算法及MATLAB实现代码.zip
    优质
    本资源提供一种改进型灰狼优化算法及其在MATLAB中的实现代码。通过增强原算法性能，解决更复杂的优化问题，适用于科研和工程应用。 Grey wolf optimization (GWO) algorithm is a recently developed method inspired by the social hierarchy and hunting strategies of grey wolves. Introduced in 2014, it has gained significant attention from researchers and designers, with citations to the original paper surpassing those of many other algorithms. A recent study by Niu et al. highlighted one of the main limitations of this algorithm when applied to real-world optimization problems.
     
  • 改良版遗传算法的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种改进的遗传算法的MATLAB实现代码，适用于优化问题求解。通过引入新机制提升原算法性能，适合科研与学习参考。 改进遗传算法的MATLAB代码涉及多个步骤和技术细节。首先需要理解基本的遗传算法原理，并在此基础上进行优化或调整以适应特定问题的需求。这可能包括改变选择方法、交叉操作、变异概率等参数，或者引入自适应策略来动态调整这些参数。 在具体实现时，可以参考相关的文献和资料来寻找灵感或是获取理论支持。如果需要改进代码性能或效率，则考虑利用MATLAB的内置函数以及向量化编程技巧也很重要。 测试优化后的算法通常包括使用基准问题集进行实验，并与现有方法的结果对比以评估其有效性。此外，在实际应用中，还需根据具体应用场景和需求调整参数设置及算法结构来达到最佳效果。
     
  • 【11】海洋捕食者算法及其MATLAB代码.zip
    优质
    本资源包含详细的海洋捕食者算法介绍和完整的MATLAB实现代码，适用于优化问题的研究与学习。 版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等多领域的Matlab仿真研究。 内容介绍： 标题所示的项目包括但不限于以下方面。对于具体项目的详细介绍，请参阅博主主页上的相关博客文章。 适合人群：本科，硕士等教研学习使用 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： 1. 智能优化算法及应用 - 改进智能优化算法（单目标和多目标） - 生产调度研究： * 装配线调度 * 车间调度 * 生产线平衡 * 水库梯度调度 2. 路径规划方面 - 旅行商问题（TSP、TSPTW）和各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） - 机器人及无人机三维路径规划问题研究，多式联运与无人机结合的配送方案 3. 其他优化求解 - 三维装箱求解 - 物流选址：背包问题和物流设施选址等 4. 电力系统优化： * 微电网、配电网及储能系统的优化调度 * 配电网络重构与有序充电策略设计 5. 神经网络回归预测与时序分类 - BP, LSSVM, SVM, CNN，ELM及其变种（如KELM、FNN等）的预测和分类应用 6. 图像处理算法： * 各类图像识别：车牌、交通标志、人脸表情及病灶检测 * 图像分割与增强 * 缺陷检测及显著性分析 7. 信号处理技术： - 包括故障诊断，脑电/心电信号等的处理 8. 元胞自动机仿真：如模拟交通流、人群疏散和病毒扩散过程 9. 无线传感器网络优化与应用 * 室内定位及通信中继 * 网络覆盖范围优化
     
  • 改进版的樽海鞘群算法(SSA)
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    简介：本研究提出了一种改进版樽海鞘群算法（SSA），旨在优化原算法的搜索效率和精度，适用于复杂问题求解。 实用型新型智能优化算法可以根据不同工程的实际需求对具体工程细节进行优化，适用于实验仿真和论文写作。
     
  • 基础蚁群聚类算法及改进版本的Matlab源代码
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    本资源提供基础蚁群聚类算法及其多种改进版本的Matlab实现代码。适用于科研与学习，帮助用户深入理解并优化蚁群算法应用于数据聚类的效果。 该算法解决了不收敛的问题，并且取得了很好的聚类效果（效果图如附件所示）。改进的蚁群算法是在基本遗传算法的基础上进行优化的，加入了变异因子以加快收敛速度。
     
  • 改进的MPC和DMC算法MATLAB代码
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    本项目提供了一套改进后的模型预测控制（MPC）与动态矩阵控制（DMC）算法的MATLAB实现代码，旨在优化工业过程中的控制系统性能。 内有5个关于高级过程控制算法的代码，这些是我个人亲手总结并测试过的MATLAB代码，运行有效，非常值得下载。
     
  • 改良版灰狼算法VAGWO的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种改进型灰狼优化算法（VAGWO）的MATLAB实现代码。该算法旨在提高搜索效率和解决复杂问题的能力，适用于科研与工程应用中的优化任务。 改进灰狼算法VAGWO的Matlab代码提供了一个优化解决方案，适用于需要增强传统灰狼优化器性能的研究者和开发者。这段代码经过精心设计与测试，能够有效解决复杂问题中的搜索效率及收敛速度等挑战。希望此资源对相关领域的研究工作有所帮助。