群稀疏优化

结构健康监测的压缩感知资源还挺实用的，是用group sparse optimization来搞无线传感器数据压缩，效率高还不失精度，做大规模部署挺有。你要是做结构监测、桥梁、隧道那类工程，这套方法真的可以省不少带宽和算力。

蚁群算法在解决功率分配问题中展示了详细的运算结果，为电力系统优化提供了有效方案。

这里提供物流分发优化的蚁群算法的Matlab源码，包含四个主要文件夹：可执行程序、算法实现代码、测试数据和算法文档。

基于 MATLAB 的蚁群算法，算是那种实用性和学习价值都挺高的资源了。蚂蚁找食物的路径灵感，被搬到了代码世界，变成了一种能 TSP、物流调度等优化问题的好方法。用 MATLAB 来实现，不光数值计算强，图形展示也清晰直观，调试起来也方便，适合拿来练手或者做项目原型。 蚁群算法的实现步骤其实也不复杂：初始化、路径选择、信息素更新、最优路径记录这些逻辑一层层铺开。最核心的，就是路径探索的策略设计和信息素的调控。代码里一般会用cell数组来存路径，用double类型的矩阵存信息素浓度，for 循环搭配概率计算，一套流程跑下来，还蛮有成就感的。 写的时候建议结构清晰点：比如把initAnts()、s

想了解蚁群优化算法（ACO）吗？这本《Ant Colony Optimization》是了解这个领域的好资料。它详细了如何通过模拟蚂蚁觅食行为来难题，是在组合优化方面。你会看到，蚂蚁通过信息素交流的方式找出最短路径，而这种机制正是 ACO 的核心。书里不仅了算法原理，还有实际应用，包括网络路由、机器学习等领域。作者 Marco Dorigo 是 ACO 领域的领军人物，的内容既专业又通俗易懂，适合你深入学习。其实，如果你是计算机网络、资源分配或是其他优化问题的研究者，这本书真的是不错的选择。

DFT的Matlab源代码实现了MRI图像的稀疏优化重建。该实现采用非凸惩罚函数，鼓励稀疏性。所选惩罚函数为最小最大凹惩罚（MCP），用户可以通过直接运行main.m来比较流行方法与此实现之间的效果。Randon变换代码和DFT的反投影由Mark Bangert编写，解算器文件位于解算器文件夹中，用户可根据需求选择相应解算器。GIST_MCP.m使用Barzilai-Borwein步长的近端梯度法，而GIST_MCP_Nesterov.m则使用Nesterov加速的近端梯度法。详细的Nesterov加速近端梯度算法说明可参见Bo Wen等人的研究，该研究展示了在非凸非光滑最小化问题中的线性收敛

matlab 的 egde 源代码的GP-SLAM，是做连续时间轨迹估计挺不错的一个选择。它用的是稀疏高斯过程回归，核心是用 C++写的，性能还挺稳。而且还有个可选的 Matlab 工具箱，调试比较方便，文档里自带示例，照着跑就能上手。 GPSLAM 的核心优势是支持连续时间建图，像那种不规则频率采样的数据起来更顺手。你只要装好boost、cmake这些依赖，基本就能跑起来。 构建流程也简单：先mkdir build，cmake ..，再make install，嗯，编译完还能跑一下单元测试，看看环境配没配对。 Matlab 端的话，你只要在编译时启用一下，就能在 Matlab 里直接用 C+

菌群优化算法是一种创新优化算法，其灵感源自菌群的集体行为。它通过模拟菌群在环境中寻找食物和交流的过程，为优化问题提供有效的解决方案。

MATLAB代码优化：Beta流程稀疏非负矩阵分解（BP-NMF）是贝叶斯非参数扩展的一部分。介绍了BP-NMF的实现，强调了使用L-BFGS-B解算器来优化多个单变量函数的挑战。为了提高稳定性，可以考虑在非共轭变量上采用单变量求解器，尽管会降低速度。针对大型输入矩阵（如超过2分钟的22.05 kHz信号，具有1024点DFT和50%重叠），建议避免处理大量录音数据。代码包含推理、实用工具和实验部分，所有.ipynb扩展名的文件可以一起运行。此外，还提供了GaP-NMF的Python转换，以及使用随机结构化均值字段和折叠的Gibbs采样器进行推断的代码。

蚁群算法的 TSP 解法，是个还蛮经典的优化套路。用 MATLAB 搞定它，也算是老前端摸摸 AI 门槛的好入口了。路径规划、算法优化、图形可视化，这套组合拳玩下来，收获挺多。 蚂蚁模拟找路的过程，听起来像在看自然纪录片，实际上就是一堆概率模型和迭代循环。信息素、启发式函数这些概念虽然听着挺玄，但你理解成“让代码自己学会选路”就对了。 MATLAB 这边，写起来没 Python 灵活，但胜在图形可视化真方便。你可以边跑代码边看蚂蚁怎么爬，也能实时调整参数，比如信息素蒸发率、蚂蚁数量这些，调一调路径就变了。 像物流配送这种实际问题，路径一多，暴力法就跪了，蚁群这种启发式就派上用场了。而且代码结构