【智能优化算法】基于遗传算法求解非线性目标函数最小值问题含Matlab源码.zip

分享了萤火虫群算法Firebug Swar（这个是FSO，不是萤火虫算法FA！）的源代码及原文，亲测有效，更多算法可进入空间查看

天鹰优化器MATLAB代码

给初学学习智能优化算法提供一个学习平台，里面有ppt还有部分程序。

1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信

智能优化算法+初学者

基于迭代局域搜索的智能优化算法求解车辆调度问题研究.pdf

蜜蜂CNN模糊进化深度学习算法（人脸识别，智能优化算法，MATLAB源码分享） 在训练阶段之后，可以使用进化算法拟合深度学习权重和偏差。 这里，CNN用于对8个人脸类别进行分类。 在CNN训练之后，创建初始模糊模型以帮助学习过程。 最后，CNN网络权重（来自全连接层）使用蜜蜂算法训练，以自然启发的方式进行拟合（这里是蜜蜂的行为）。 可以将数据与任意数量的样本和类一起使用。 请记住，代码的参数是根据数据进行调整的，如果要替换数据，可能需要更改参数。 图像数据大小为64*64，2维，存储在“CNNDat”文件夹中。 因此，重要的参数如下： “numTrainFiles”=您必须根据每个类中的样本数量来更改它。 例如，如果每个类有120个样本，那么90个就足够好了，因为90个样本用于训练，而其他样本用于测试。 “imageInputLayer”=图像数据的大小，如[64 64 1] “fullyConnectedLayer（完全连接层）”=类的数量，如（8） “MaxEpochs”=越多越好，计算运行时间越长，如405。 “ClusNum”=模糊C均值（FCM）聚类数，如3或4很好

一种新兴的群智能优化算法，斑马优化算法（2022）

除了数学规划方法之外，还可采用智能优化算法求解双层优化问题，一般在上层优化中采用智能优化算法，下层优化使用数学规划方法；也可以在上下层优化中都采用智能优化算法，这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题，由于这个优化问题比较简单，我们采用最基础的粒子群算法进行求解。​ 资源包括三个部分： 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matlab代码 3.采用粒子群算法求解双层优化问题的matlab代码 智能优化算法无法避免的问题，即使是一个非常简单的目标函数，求出的结果也无法保证是全局最优，那么当目标函数变复杂时，情况将会更糟糕。现在对智能优化算法的研究非常多，各种动植物园算法、各种改进都层出不穷，但还是无法从根本上解决算法无法保证全局收敛的问题。         所以，只有在数学模型比较复杂，非线性条件很多，而且对结果的误差是可以接受的情况下，才建议使用智能优化算法进行求解。