说明：针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索，搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数，并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。

粒子群-轴承 优化故障诊断 粒子群--特征 粒子群-信号 轴承特征提取

说明：用于数学建模解决最短路径或者类似的优化问题。

数学建模 最短路径 优化

说明：matlab格式源代码。功能：利用改进遗传优化算法解决BP神经网络中局部最小问题。

神经网络 BP优化 改进优化BP 改进神经网络 gabp神经网络

说明：2012年美赛B题相关资料分享

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：解决了最小无约束优化问题，步长由ARmijo非精确一维搜索生成，迭代方向分别由最速下降法，阻尼牛顿法，共轭梯度法，拟牛顿法(BFGS)产生。

最小无约束优化 优化算法 阻尼牛顿法 共轭梯度法 拟牛顿法

说明：粒子群优化算法 (PSO) 是进化计算由坚尼地介绍该地区的一个新分支 和埃伯哈特在 1995 年 [8]。PSO 易于实施和经验主义地好上很多优化执行已验证 问题。由于在求解无约束的优化问题的粒子群成功，PSO 也逐渐 在过去几年获得高阶警察的注意。建议动态的多群梁和 Suganthan [9...

matlab 模拟 优化 粒子

说明：拟牛顿法和最速下降法(Steepest Descent Methods)一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法(Newton...

拟牛顿迭代法 无约束优化 拟牛顿法 导数约束 优化 s函数

说明：有助于EMD在风功率分解中的应用学习，对混合储能风功率波动平抑有一定的应用。

功率波动 储能-平抑波动 功率波动平抑 风功率EMD 平抑波动

说明：洗牌的飞跃青蛙算法 （样图） 是新自然启发智能算法利用整个的更新和评价战略解决方案。求解多维函数优化问题，这一战略将会恶化的收敛速度和算法由于维度之间的干涉现象的解决方案的质量。为了克服这方面的不足，提出了基于样图的维度的维度改进。拟议的战略结合到其他维度值更新后的值的一维将贪婪地接受新的解决方案，...

matlabcode

说明：拟牛顿法是求解优化问题的一种重要方法，本文在 Matlab 平台上，运用 拟牛顿法对最小值问题进行了无约束优化求解。计算结果表明，拟牛顿法能够比 较精确地计算函数的极小值。

matlab 优化 求解 问题 牛顿法