说明：基于云模型雾化算法的实现。该程序实现了雾化算法在全局范围内的最优搜索（二维，十维，三十维）。
云模型全局 云模型 aerosol 雾化 CBEA_B1
说明：蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型，基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题
电网-故障定位 分布式配电 matlab故障定位 分布式优化 配电网故障
说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，使用拉亚普诺夫指数的公式，数据模型归一化，模态振动，供做算法研究人员参考，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。
算法 pso 配置 基于 优化 好用 容量
说明：灰太狼优化（GWO）算法模仿领导层次结构和性质灰狼狩猎机制。四种类型的灰狼，如α，β，δ，和欧米茄都采用模拟的领导层次结构。此外，三个主要步骤狩猎，寻找猎物，猎物包围和攻击猎物，实现执行优化。
matlab 优化 GWO
说明：这个项目基于 simulink 使用粒子群优化算法的 pid 参数优化整定。在这里 weso 返回 Kp，正在考虑一种植物与致动器系统的仿真模型。有是一个文件给超调量，上升时间和沉降时间适应度函数的目标函数。根据哪些粒子群优化算法返回 Kp、 Ki、 Kd 的最优值。
matlab 算法 pid 优化 粒子
说明：利用粒子群算法得到参数k，参数k在系统模型中运行得到图，将图中的参数传递回来计算阻尼比。
阻尼比 pso-k-阻尼比 K.
说明：蚁群算法优化PID参数，运行myyiqun.m文件，修改数学模型在TEST文件中。
蚁群算法-pid 优化pid matlab-PID优化 优化PID--matlab Ant-Colony-PID
说明：本文研究了有限反馈下基于博弈论的联合功率分配与反馈速率控制优化问题。通过建立新的博弈模型，证明了其纳什均衡的存在性。同时，根据功率与反馈速率的关系，提出了一种迭代算法，可快速收敛到博弈不动点。仿真结果表明，联合优化算法的性能优于单单考虑反馈速率的算法。
有限反馈 功率优化分配 博弈功率控制 博弈迭代功率
控制 基于 优化 功率 反馈 分配 联合 速率 博弈论
说明：采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效...
matlab 分类 svm 性能 参数 优化 更好 如何 提升
