搜索群算法(Matlab代码)最新开发的Search Group Algorithm（SGA）Matlab实现

Golden Section Search Algorithm Overview of the Algorithm The Golden Section Search algorithm is an optimization technique used to find the extremum (maximum or minimum) of a unimodal function within a specified interval. It leverages the golden ratio to reduce the search interval step-by-step, ensu

本项目详细讲解了SGA遗传算法在MATLAB软件中的应用，包含交叉、变异、选择等关键操作的代码实现。具体内容包括： 选择：介绍如何选择适应度高的个体，以保证遗传算法的有效性。 交叉：实现交叉操作，以生成新的个体，从而增加种群的多样性。 变异：通过变异操作引入随机性，避免局部最优解。

鸡群算法的 Matlab 实现，挺适合拿来做智能优化实验的。思路清晰，变量命名也比较规范，不至于看着头大。模拟鸡群中的母鸡、公鸡、小鸡互相影响，优化过程还蛮有趣的，结果也靠谱。 鸡群算法（CSO）的这份 Matlab 代码，逻辑结构清晰，适合做一些求最优解的实验，比如参数调优、路径规划、函数极值点搜索之类的。像我自己测试了几个标准函数，收敛速度还不错。 文件里包含了核心cso.m主函数和初始化、适应度计算等子函数。你只要改一下fitness函数就能跑自己的问题，别忘了检查下Max_iter和N这些参数设置，默认值对一些复杂问题不太够用。 算法本身也不算太难懂，大致就是母鸡带小鸡、小鸡跟着母鸡、

研究蚁群算法的基础代码，以更深入理解蚁群算法的实现细节。

提供 MATLAB 代码实现的蚁群算法，用于解决各种优化问题。

蚁群算法的 MATLAB 实现，是那种看起来复杂其实上手还挺快的优化项目，适合搞旅行商问题（TSP）这种组合优化的老大难。压缩包里有主函数、蚁群类、路径选择策略啥的，结构清晰，变量命名也不绕。你只要稍微改改参数，比如蚂蚁数量、信息素挥发率这些，就能跑出不一样的结果。哦，对了，还有个信息素更新的函数挺有意思，能看出作者是真的懂算法思路。

这是发布在以下位置的内部搜索算法(ISA)的m文件：- 甘多米啊，内部搜索算法(ISA)：一种全局优化的新方法。ISA交易，53（4）：1168至1183年，2014年 访问链接- Gandomi AH，Roke DA，使用内部搜索算法进行工程优化。2014年IEEE计算智能研讨会，佛罗里达州奥兰多，12月9-12日，第1-7页，2014年 访问链接该算法非常简单且有效，可应用于工程优化及其他领域。

Remez 算法的 MATLAB 实现包，挺适合想玩玩函数逼近的同学。它用的是极小极大多项式逼近，听着高大上，其实就是在给定区间找个最贴合的多项式，误差尽量平均分布。四个 M 文件分工挺明确，findzero.m找零点，err.m算误差，remez.m跑算法，还有个测试脚本方便你上手。额外还配了个 PDF 小文档，简单讲了下原理。 用它的话，蛮适合做信号、曲线拟合一类的任务，尤其你不想用现成的 polyfit 那套，想自己掌控算法细节。记得测试时多关注误差曲线，能帮你发现多项式阶数选得是不是太高或者太低。嗯，如果你平时用 MATLAB 搞数值，这个可以试试，代码不复杂，改起来也方便。

Matlab开发指南：模拟模型的创新开发。本指南详细介绍了如何开发GUI，并将其与Simulink模型无缝集成。通过，您将掌握Matlab在模拟模型开发中的关键技巧与最佳实践。