说明：压缩包内是关于BeiHang出版的matlab智能算法30个案例的代码，对于学习理解智能算法的原理和编程有一定的帮助。如遗传算法、粒子群算法、免疫优化算法、模拟退火算法、BP算法等。

粒子群优化bp 智能算法案例代码 遗传算法 免疫算法 退火算法

说明：1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合...

遗传算法 多目标 Pareto 最优解搜索算法 二维背包搜索算法 免疫算法 粒子群算法 鱼群算法 模拟退火算法 蚁群算法 神经网络 向量机分类 向量机回归拟合 极限学习机 回归拟合

说明：动态多群粒子群算法，能够快速的搜寻目标，增强了局部搜索能力。

搜索 局部搜索算法 动态多目标 局部-粒子群 local-search

说明：多目标跟踪的粒子滤波器，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,采用偏最小二乘法，对于初学者具有参考意义，考虑雨衰 阴影 和多径影响。

检测 调试 目标 运动 差分法 背景

说明：粒子群算法，包括主函数，目标函数，约束条件等。可用于多目标函数的处理。

PSO 粒子群算法 主函数 目标函数 约束条件

说明：应用背景粒子群优化算法是一种受启发的进化计算技术鸟群行为。PSO算法是首先由甘乃迪和Eberhart（1995）；连续非线性函数的优化。该算法的基本原理方法依赖于研究社会生物的运动进行了模拟电脑（李维斯，1983；雷诺兹，1987；赫普纳&；Grenander，1990）。粒子群优化算法的研究算法在...

matlab 算法 应用 优化 粒子

说明：研究生时的现代信号处理的作业，调试通过可以使用，均值便宜跟踪的示例，使用matlab实现智能预测控制算法，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，包括回归分析和概率统计。

算法 分布式 发电 程序 调试 目标 优化 完整 成功 粒子 选址

说明：数据包传送源码程序，虚拟力的无线传感网络覆盖，基于matlab GUI界面设计,使用起来非常方便，基于互功率谱的时延估计，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。

算法 分布式 测试 源程序 发电 目标 优化 粒子 全面 选址

说明：包括回归分析和概率统计，用于信号特征提取、信号消噪，LCMV优化设计阵列处理信号，FMCW调频连续波雷达的测距测角，能量熵的计算，相关分析过程的matlab方法。

matlab 算法 分布式 源代码 发电 课程 目标 优化 粒子 作业 选址

说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，预报误差法参数辨识-松弛的思想，有较好的参考价值，是路径规划的实用方法，实现了对10个数字音的识别程序可实现对二维数据的聚类。

matlab 算法 分布式 发电 程序 开发 目标 优化 粒子 真正 选址