智能优化算法

这是一个适合具有一定Matlab基础的学习者的资源，提供了30个案例分析，专注于智能优化算法的学习和应用。

智能优化算法的入门宝典MadDE-main.zip，真的蛮适合喜欢折腾算法和想搞懂优化思路的朋友。里面有不少基于MATLAB和C 语言写的示例代码，覆盖了像遗传算法、粒子群优化这种常见的智能方法，挺全的。 结构上挺清晰，MATLAB 那部分对初学者还蛮友好，注释比较细，跑一遍示例马上就有感觉。你可以看看PSO_main.m或者GA_optimize.m，都是经典玩法，动手一遍理解就更深。 C 语言部分就稍硬核些，更适合有经验的朋友，尤其是对算法底层实现感兴趣的。像de_algorithm.c这种源码文件，写得还挺规范，便于你二次开发或移植到嵌入式项目中。 优化方向的同学应该都知道，智能算法不就

智能优化算法的入门 PPT 资源，讲得还挺系统的，尤其是遗传算法这块，基本的原理、流程都有说到。风格比较清爽，也不死板，适合刚接触启发式算法的朋友快速上手。全局优化能力强、通用性好，这类现代启发式算法的特点它讲得挺清楚，比如适合 TSP 问题，资源里还有不少可以配套练手的Matlab 代码，你点进去看看，像TSP 优化这个就蛮实用。我看了一下，跟它相关的资源也不少，蜂群算法、粒子群这些都有，想拓展也挺方便。如果你对遗传算法感兴趣，又不想一上来就啃枯燥的公式，这 PPT 还挺适合入门的，节奏刚好。要注意一点，虽然是 PPT 格式，但部分内容默认你对优化算法有点基础，建议先看看应用示例，比如Mat

研究生级别智能优化算法课程的全套学习资料，助你轻松掌握算法精髓并顺利通过考试。 资料内容： 课程讲义：详细解读智能优化算法的核心概念、经典算法和最新研究成果。 代码实现：提供完整的算法代码实现，方便学习和实践。 往年试题：包含历年期末考试真题，帮助你熟悉考试题型和难度。

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。

智能微电网粒子群算法优化。智能微电网粒子群算法优化。

本教程全面阐述各类智能优化算法原理，并提供丰富的MATLAB实例。

媒体人的数据工具箱里，CDAD 算法绝对是个挺有意思的东西。虽然它的定义有点模糊，但放在内容推荐、新闻写作甚至真假新闻检测这些场景里，还真是挺好使的。尤其现在讲究个性化、智能化，这种算法框架就显得更有存在感了。 大数据的崛起给媒体行业打开了新世界的大门。从 1952 年 CBS 用数据预测大选开始，到今天你用Pandas或者Excel做数据，已经成了内容团队的日常操作。想象一下，把一堆冷冰冰的数字变成一个有趣的故事，传播效果那叫一个赞。 像智能推荐系统，就靠算法用户偏好，推你爱看的内容。虽然容易进“信息茧房”，但调调权重也能缓解点。再比如HelioGraph这种自动写稿的工具，效率高，适合快节

智能优化算法是指一类利用计算机模拟自然界进化和优化过程的方法，包括遗传算法（GA）、模拟退火算法（SA）、禁忌搜索算法（TS）等。这些算法通过不断迭代和调整参数来寻找问题的最优解。遗传算法是其中一种典型代表，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，逐步优化解的质量。

MATLAB中的智能优化算法包括遗传算法（GA）和模拟退火算法（simulannealbnd）。GA求解器不仅能处理无约束优化问题，还能处理非线性约束优化问题，其功能强大。相比之下，simulannealbnd求解器只能解决无约束优化问题。在使用Solver下拉菜单中选择GA算法，在适应函数栏中输入@(x)x^4-3*x^3+x^2-2，变量个数设为1，其余参数保持默认设置，然后点击Start按钮即可运行。