说明：本文提出了一种新的、计算高效的基于群智能的全局I<优化方法，用于定位WSN环境中的ti节点。将所有相邻锚节点的均方距离误差作为该非线性优化问题的目标函数d。粒子群c优化（PSO）是一种高性能的随机全局b优化工具，它确保了目标a函数的最小化。

群智能 全局I< 优化方法

说明：保证全局收敛的随机微粒群算法。当最优粒子的解无进化，则对其位置、速度进行变异，而使算法不致过早收敛，只要迭代次数足够，算法保证全局收敛。-ensure global convergence of random particle swarm algorithm. When the optimal so...

matlab 算法 进行 随机 速度 粒子 进化 变异 只要 位置 迭代 足够 微粒 次数 保证 全局 收敛

说明：在前人工作的基础上深入分析了探讨了神经网络和思维进化算法的思想精髓、主要算法及特点,并将其应用于变压器的故障诊断当中,取得了良好的诊断结果。 人工神经网络利用本身分布式并行处理、自学习、自适应、非线性映射以及联想记忆等优点,为解决传统方法的不足开辟了新途径。但是由于神经网络自身结构特点,这种方法的收...

matlab 算法 神经网络 bp 函数 优化 拟合 非线性 思维 进化

说明：提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法。该算法模拟杂草 克隆、占地生长与繁殖的自然行为，具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点，算法简单而有效，具有准确的全局搜索能力。结合罚函数方法将提出的算法 应用于求解工程设计优化问题,实验结果及比较表明提出的算法获得了更优的结果，同时也显示了它在求...

杂草 算法函数优化 杂草优化算法 入侵杂草算法 杂草算法

说明：【2013华东A题参考文献】基于全局最优化理论的公交站点布设模型

华东数模联赛

说明：基于生物地理学的优化，优良的全局优化算法 ！地理学是研究生物的地理分布。执政的生物分布的数学方程首先发现和开发在 1960 年代。工程师的思维方式是我们可以汲取自然。这促使在优化问题中的生物地理学应用。就像数学上的生物遗传学激励遗传算法 （气） 的发展和生物神经元的数学人工神经网络的发展，本文认为生...

matlab

说明：模拟退火算法是为了避免求解最优化出现局部极值问题而提出的算法，保证最终的结果是全局最优的，该matlab源程序能在matlab环境中实现

模拟退火MATLAB 模拟退火极值 退火-极值 全局优化算法 极值-matlab

说明：本程序用差分进化算法来优化神经网络，克服局部最优，使得全局最优，亲测可用。

差分进化 DE；ANN；DE-ANN 神经网络 差分最优化 DE-神经网络

说明：本程序用差分进化算法来优化神经网络，克服局部最优，使得全局最优，亲测可用

差分进化 DEANNDE-ANN 神经网络 差分最优化 DE-神经网络

说明：粒子群算法施一种有效的全局寻优算法。与传统的进化算法相比，粒子群算法保留了基于种群的全局搜索策略，但是其采用的“速度-位移”模型操作简单，避免了复杂的遗传操作，它特有的记忆使其可以动态跟踪当前的搜索情况调整搜索策略。本代码结果非常明显而且直观。

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