EDA优化算法集合（含DEA）

针对旅行商TSP问题，使用多种智能优化算法，包括禁忌算法、模拟退火、粒子群、蚁群和遗传算法。Matlab代码中包含详细的注释，适合学习和参考。

EDA（Estimation of Distribution Algorithm）是一种进化算法，它通过建模问题的概率分布来优化解决方案。综合评价通常涉及多个评估指标的综合考虑，以得出全局的优化排序或最佳解决方案。基于EDA算法的综合评价包括多目标优化，如加权求和和Pareto前沿方法；概率模型建模，例如高斯和多项式模型；集成优化，与其他优化算法结合使用；以及评价算法的自适应性，根据问题特性调整算法性能。

数学建模用的 MATLAB 算法包，真挺全的。压缩包里放了三十多种常见算法，像线性规划、非线性规划、模拟退火、粒子群优化这些全都能找到。每个算法都配了数据和案例，直接跑就行，适合建模比赛或者平时做科研的你。 线性规划、非线性规划用的比较多，linprog和fmincon这些函数都常见，调参也方便，文档也多。动态规划稍微麻烦点，多时候得自己写，但打比赛用到的不少，比如背包问题、路径选择。 模拟退火和遗传算法是优化里的老朋友了，虽然速度慢点，但全局搜索能力还挺强，适合求复杂系统的最优解。你用 MATLAB 写点自定义函数就能跑，网上案例也多。 还有粒子群优化、模糊逻辑、神经网络这些偏智能算法的，工

CSDN网友海神之光分享的代码经过亲测，确保可靠性。直接替换数据即可使用，非常适合初学者。主要包含主函数main.m及其调用的其他m文件。运行环境为Matlab 2019b，如有错误提示，可根据指引进行修改。操作简单，只需将文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可获得结果。更多仿真需求或其他服务，请私信博主或查阅博客文章获取联系方式。

cfcc-main.zip 里包含了许多经典的 C 语言项目，涵盖了从基础到进阶的多种算法与数据结构实现。比如你可以在里面找到冒泡排序、九九乘法表、递归汉诺塔、文件操作等多个实用的小项目。这些代码不仅是初学者练习的好材料，也适合中级开发者进一步加深对数据结构和算法的理解。你可以快速找到自己需要的实现，直接用来参考或者修改。如果你对指针、结构体、文件操作这些部分感兴趣，里面也有不少相关示例哦。像是多级指针、动态链表、结构体指针的应用都挺有意思的，实际开发中也能派上用场。每个项目代码都写得挺简洁，注释也还不错，适合快速上手。建议你根据自己想了解的内容，挑选相关代码进行学习。如果你刚好在学习数据结构

智能算法优化在解决多目标问题方面展现了蚁狮算法的独特效果，附带Matlab代码供详细研究使用。

决策树的直观结构和可解释性挺适合刚接触机器学习的你。像ID3、C4.5这些经典算法，不光能搞分类，理解起来也比较容易，适合做一些基础的数据挖掘项目。k-means聚类和SVM分类，属于那种你早晚得用的家伙，前者迭代速度快，后者在小样本场景下还挺能打。还有朴素贝叶斯，虽然假设有点理想化，但胜在上手简单，效果还不错。你要是正准备搞决策树实现，不妨看看后面那几个资源链接，Java和MATLAB版的都有，源码能直接跑，蛮实用的。

《Matlab建模常用算法集合》是一个包含多种经典算法实现的宝贵资源，涵盖优化、数据分析、预测、图像处理、机器学习等多个领域。这些算法在科学研究、工程应用以及教育中广泛应用。其中包括多目标规划的Matlab程序，用于解决具有多个目标函数的优化问题，主成分分析的降维代码，能有效提取数据主要特征，以及支持向量机等算法的实现。此资源对于研究人员和工程师来说，无论是初学者还是经验丰富者，都具有极高的价值。

DEA-SOLVER 软件是个挺强的数据工具，专门为数据稀缺的场景设计，适合在数据难以获得时进行数据挖掘和预测。它的核心技术是DEA（数据包络），这种方法可以评估多个输入和输出的决策单元相对效率。在企业绩效评估、资源分配优化、供应链管理等方面，DEA-SOLVER 都能发挥大作用，你通过少量数据获得准确预测。它的优点是高效、灵活，还挺好用，不需要复杂编程就能完成数据。如果你是做数据的，遇到数据不多的情况，可以考虑尝试这款工具，效果蛮不错的。