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【智能优化算法】涵盖多种算法（SA、IWO、PSO、WOA、TLBO、GA、BA、DE）及MATLAB代码 上传.zip

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简介：
本资源提供智能优化算法教程与MATLAB实现，包括模拟退火(SA)、昆虫群(IWO)等七种算法，适合科研学习使用。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：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、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容涵盖广泛主题。对于具体介绍，请访问主页搜索相关博客文章。 4. 适合人群：本科及硕士等教研学习使用，旨在帮助科研和学术研究中的技术应用与实践操作。 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在追求技术和心灵成长的过程中不断进步和完善自己。

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  • 【智能优化算法】涵盖多种算法（SA、IWO、PSO、WOA、TLBO、GA、BA、DE）及MATLAB代码 上传.zip
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    本资源提供智能优化算法教程与MATLAB实现，包括模拟退火(SA)、昆虫群(IWO)等七种算法，适合科研学习使用。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：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、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容涵盖广泛主题。对于具体介绍，请访问主页搜索相关博客文章。 4. 适合人群：本科及硕士等教研学习使用，旨在帮助科研和学术研究中的技术应用与实践操作。 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在追求技术和心灵成长的过程中不断进步和完善自己。
     
  • WOA算法（鲸鱼优化算法）MATLAB代码
    优质
    这段内容提供了一套基于MATLAB编写的WOA算法（鲸鱼优化算法）代码资源。该代码适用于科研人员和工程师进行智能计算、优化问题的研究与应用开发，是理解和实现鲸鱼优化算法的重要工具。 基于原始鲸鱼优化算法的函数寻优方法包含23种测试函数，并且可以方便地进行扩展。通过添加一些种群初始化策略和自适应参数调整策略，能够显著提高寻优性能。代码注释详细，便于理解与使用。
     
  • PSO-GA-SVM: PSO与GA优化的SVM算法
    优质
    PSO-GA-SVM是一种结合了粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）来优化支持向量机(SVM)参数的机器学习方法，旨在提升分类精度。 利用遗传算法和粒子群优化算法来优化支持向量机可以提高模型的性能和泛化能力。这两种元启发式搜索算法能够有效地解决复杂问题中的参数调优难题，从而提升支持向量机在分类或回归任务上的表现。
     
  • 【智能优化算法】WOA工具箱(WOA_Toolbox).zip - 鲸鱼优化算法
    优质
    鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种模拟鲸鱼群体狩猎行为的新型元启发式优化技术。WOA工具箱提供了实现这一算法所需的核心函数和示例代码，方便研究人员及工程师快速上手应用此方法解决复杂优化问题。 鲸鱼优化算法（WOA）工具箱（WOA_Toolbox）.zip是一款智能优化算法的资源包。
     
  • 麻雀优化算法(SSA)、灰狼优化算法(GWO)、粒子群优化算法(PSO)、鲸鱼优化算法(WOA)及遗传算法(GA)【单目标优化算法】在23个测试中的应用
    优质
    本文探讨了SSA、GWO、PSO、WOA和GA五种单目标优化算法在解决23项标准测试函数问题上的表现，分析各算法的优势与局限。 麻雀优化算法（SSA）、灰狼优化算法（GWO）、粒子群优化算法（PSO）、鲸鱼优化算法（WOA）以及遗传优化算法（GA），这些单目标优化算法在23个测试函数上的对比分析，通过Matlab代码实现。
     
  • 多种智能优化算法（适用于Matlab）
    优质
    本书汇集了多种应用于Matlab环境下的智能优化算法，旨在帮助读者理解和实现各类复杂的优化问题解决方案。 请确认好哦，这些都是用MATLAB编写的内容，下载的时候注意别下错了。
     
  • 鲁棒优化聚焦于开发各种优化算法，涵盖启发式、元启发式及群体智能算法（如GA和PSO）的研究。文件名：GWOPGL.zip
    优质
    本文件包含一系列针对鲁棒优化问题设计的遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)等方法，旨在探索各类复杂情景下的最优解策略。 鲁棒优化专注于开发各种优化算法，涵盖启发式算法、元启发式算法以及群智能优化算法如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）及灰狼优化（GWO）。
     
  • pymoo: NSGA2, NSGA3, R-NSGA3, MOEAD, 遗传算法(GA), 差分进化(DE), CMAES, PSO
    优质
    PyMoo是一个强大的Python库，支持多种多目标优化算法如NSGA2、NSGA3、R-NSGA3和MOEAD，以及遗传算法（GA）、差分进化（DE）、CMA-ES和PSO等单目标优化方法。 pymoo：Python中的多目标优化 我们的开源框架pymoo提供最先进的单目标和多目标算法，以及与多目标优化有关的更多功能，例如可视化和决策制定。 安装： 首先，请确保您已安装Python 3环境。我们建议使用miniconda3或anaconda3。 官方版本始终在PyPi上可用： ``` pip install -U pymoo ``` 对于当前的开发人员版本： ``` git clone https://github.com/msu-coinlab/pymoocd pymoopip install . ``` 为了加快速度，还可以编译某些模块。请确保执行命令时不在本地pymoo目录中，以使用站点包中已安装的版本。 ```python python -c from pymoo.util.function_loader import is_compile ```