MATLAB优化算法

使用行星优化算法 POA 进行 Matlab 优化。

粒子群优化算法（PSO）是一个经典的优化方法，挺适合用来一些复杂的优化问题，像是 TSP（旅行商问题）之类的。用 MATLAB 实现这个算法，不仅能快速构建模型，而且代码也比较简洁，适合用来做一些实验或原型开发。如果你做优化算法或者是机器学习相关的项目，PSO 是一个蛮不错的选择。为了方便你使用，这里有一些粒子群优化相关的 MATLAB 资源，可以参考一下： 1. 智能微电网粒子群算法优化 2. MATLAB 粒子群优化算法实现 3. Matlab 粒子群算法优化工具 这些链接了完整的实现代码，挺适合直接拿来用。值得注意的是，粒子群优化算法的核心思想就是模拟粒子在搜索空间中移动，找到最佳解。如

这篇文章详细介绍了遗传算法的原理和方法，特别是MATLAB工具箱中相应的函数。对于研究遗传算法的人士来说，这将是一份极具参考价值的资料。

介绍了利用Matlab实现的果蝇算法，分别用于求解适应度函数的极值及无约束优化问题。

涵盖了基础的滤波算法及其应用函数，详细讨论了各种基本函数在滤波效果检验中的应用。

详细探讨了Matlab中Kmean和SLC聚类算法的应用，附带实验报告和结果图，帮助读者深入理解算法原理和实验结果。

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。

Matlab优化的混沌蚂蚁算法-优化的混沌蚂蚁算法.rar优化的混沌蚂蚁算法****此分享为PDF文件

灵感来自大肠杆菌的吸引子选择算法，还挺有意思的。细胞适应环境的机制，被用来开发一种自适应算法，适合做复杂环境下的决策系统。用 MATLAB 写的，结构清晰，模拟过程也比较真实。你想做分布式优化或者鲁棒性建模的话，这个资源挺值得一试。

MATLAB 的遗传算法工具箱做结构优化，真的蛮顺手的。桁架结构优化这种工程问题，说难不难，说简单也不简单，关键在你用啥工具。这个项目用到了MATLAB 的ga函数，全程模拟生物进化，一代代优化，跑个几十轮就能搞出一套轻又稳的结构设计。 项目的主角是个叫TrussGA的文件，应该是整个优化流程的核心逻辑。你可以定义几何参数、材料属性、设置变量，像是各个杆件的长度、截面面积啥的。写好适应度函数后直接扔给ga去迭代，轻松找最优解。 对你来说，最重要的是搞清楚怎么写适应度函数。因为结构优化本质上就是在各种权衡里找平衡，比如重量最小、位移不能太大、还得稳。ga 算法的配置也挺灵活，种群大小、变异概率啥