说明：混合蛙跳算法（Shuffled Frogleaping Algorithm）是进化计算领域新发展起来的一种优化算法，由Eusuff和Lansey与2003年为解决组合优化问题而最先提出

蛙跳算法matlab SFLA-算法 优化 matlab-sfla SFLA

说明：Hopfield网络解决旅行商问题（TSP），迭代过程中采用保优方法，并计算最优解和次优解的个数。

旅行商 旅行商问题 matlab-TSP matlab-hopfield-tsp salesman

说明：利用遗传算法优化PID参数，自动搜索最有 的PID参数。

优化PID参数 优化pid PID算法 算法PID pid

说明： 高效视频编码(HEVC)采用了多种先进的编码工具来大幅度提高压缩效率，但同时也带来了高的编码复杂度。考虑到LCU编码时需遍历所有的CU模式、PU模式和7ITU模式．来确定当前LCU的最优模式组合．其过程 耗时较大。针对这点本文分别对CU、PU和，ITU提出模式判决过程优化算法．同时，每一种PU模式...

c++

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：机器学习m代码。主要实现机器学习中最小二乘支持向量机算法，核函数参数用PSO算法进行优化。用pso算法优化LSsvm算法参数,

说明：基于模拟退火的粒子群优化算法，其基本思想是在小范围内随机扰动生成一个新位置，并计算新旧位置的适应值，按照模拟退火算法的Metropolis接受准则，接受一个新位置作为最优位置。试算结果表明，该方法显著改善了优化的效果，并加快了算法的收敛速度，提高了反演效率。

matlab 算法 基于 模拟 粒子 退火

说明：应用背景对输出变量、输入变量的约束在实际工业生产过程中普遍存在。由于存在干扰、不同约束条件之间互相矛盾等种种 原因造成约束条件无法同时满足，出现寻找不到可行解以及全局最优解的情况，给实际生产带来负面的影响。从多面体极点角度分析约束预测控制的可行性，以及不可行时基于线性规划方法的在线软约束调整，提出...

matlab 预测 约束

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说明：PSO-BP代码，实现模型预测，这是最基础的模型可以进行修改优化。

BP模型优化 PSO预测 PSO--BP-预测 PSO-BP预测 PSO优化