说明：蚁群算法，蚁群优化算法（ant colony optimization,ACO）就是一种特别成功的元启发式算法，在20年前诞生于意大利的一所最负盛名的大学——米兰理工大学。其灵感来源于真实蚂蚁的行为。

蚁群--tsp 元启发式算法 ACO 蚁群算法2opt 2-opt优化算法

说明：模拟计算多因素影响的遗传算法优化问题，本人为初学者请您多多指教。

多种群遗传算法 MPGA

说明：NSGA2多目标优化算法，配上说明文档 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的，它比 NSGA算法更加优越：它采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低；采用了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定的共享半径 shareQ，并...

空间均匀采样 多能计算 NSGA2-比 NSGA-Ⅱ nsga2-matlab

说明：地震信号处理，虚同相轴方法预测层间多次波，将数据分成上下两部分，利用相关和褶积的原理预测出层间多次波。预测信号和原始信号在相位和振幅上存在差异，用L1范数匹配法进行匹配，其中，提供了两种方法解病态方程，分别为高斯-赛德尔方法和正则化方法。

地震信号处理 虚同相轴 和褶积 预测信号 高斯-赛德尔方法 正则化方法

说明：利用PSO算法优化SVM向量机参数。测试指标为MAPE和均方根误差。

PSO算法 SVM 向量机

说明：计算一维光子晶体的透射特性和反射特性，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，旋转机械二维全息谱计算的实用例程，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，主要为数据分析和统计，意信号卷积的运算,并且绘制图象。

说明：此代码在一般的三维模型归一化技术上使用了WISR技术，在特征提取和识别上有广泛应用，有很好的适应性，操作对象为STL文件，或者PLY文件。

说明：天线近场到远场的变换将近场区域内采集的电磁场数据进行处理，实现了将近场采样数据转换为远场方向图数据的功能，可用于评估天线性能、优化和调整，检验天线是否符合设计要求，被广泛应用于基站、星天线、雷达等领域。

天线近场 电磁场数据

说明：自适应动态规划介绍。一种求解动态规划方法HJB方程的自学习控制算法，称其为自适应动态规划算法。所提的算法可以用来解决未知离散时间非线性系统的最优控制问题，同时给出了该控制算法的收敛性证明。算法的实现用到了三个神经网络，在递推的每一步分别用来近似性能指标函数、最优控制律和未知非线性系统。

神经网络 最优问题ADP ADP 最优控制 HJB求解 HJB方程 matlab

说明：主要用于烧结金属材料孔隙率的分析计算，采用金相照片为素材。

烧结 金属材料 孔隙率 矿石粒度 直方图