说明：用粒子群算法优化RBF网络权值，根据适应度值对个体最优和群体最优进行更新

matlab-pso-rbf RBF_PSO pso-rbf适应度 pso优化权值 PSO_RBF

说明：模拟退火是 80 年代初发展起来的一种随机性组合优化方法。它模拟高温金属降温的热力学过程，并广泛应用于组合优化问题。基于模拟退火的粒子群优化算法是把模拟退火机制引入基本粒子群优化算法中，采用杂交粒子群优化算法中的杂交运算和带高斯变异的粒子群优化算法中的变异运算，以便进一步调整优化群体。

基于-SA-的-PSO-算法 金属退火 高斯过程 高斯变异

说明：粒子群优化（PSO）依靠其学习策略指导其搜索方向。传统上，每个粒子利用其历史最好的体验，并通过线性 叠加及其邻近地区的最佳体验。这种学习策略是容易使用的，但在复杂的问题空间搜索时是低效的。因此，在 设计学习策略，可以利用以前的搜索信息（经验）更有效地已成为最突出和活跃的粒子群算法研究课题之一...

matlab 人工智能 计算

说明：遗传算法(Genetic Algorithm ,GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点[1]: 1) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ; 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来...

说明：天牛须搜索( beetle antennae search，BAS) 算法是2017 年提出的一种基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术，其生物原理为: 当天牛觅食时，其并不知道食物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下一步天牛就会向...

天牛须 粒子群多目标 天牛须算法 BAS-MATLAB 天牛须搜索

说明：利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

收敛 快速 遗传

说明： 人工鱼群算法是李晓磊博士于2002 年在其博士论文中提出的一种人工智能算法，该算法基于动物行为的自治体寻优模式，通过模拟鱼群的觅食和生存活动来实现在空间中寻求全局最优的一种优化算法，拥有较强的鲁棒性与并行分布处理能力等优点。

说明：作为一种群体智能算法，本程序采用一种人工鱼群算法，可实现任意非线性函数的寻优。该算法易于跳出局部极小值点，可实现全局目标寻优，而且克服了传统寻优算法收敛速度慢的缺点，是今后比较流行的一种全局寻优算法。

说明：基本细菌群体趋药性优化算法，解决单目标函数的源程序代码，解决简单的优化问题，带有约束条件的优化问题， 可以在此基础上进行改进

说明：用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,鲁棒性好，性能优越，有信道编码，调制，信道估计等，最小二乘回归分析算法，包括四元数的各种计算,从先验概率中采样，计算权重。