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一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
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本代码基于Matlab平台编译，将MVO(多元宇宙算法)与CNN（卷积神经网络）结合，进行多输入数据分类预测
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输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量分类预测，个数可自行指定）
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通过MVO算法优化CNN网络的学习率、卷积核个数参数，记录下最优的网络参数，自动归一化训练数据
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迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
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自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片
亮点与优势：
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注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
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直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
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编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
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附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果
三、算法介绍：
多元宇宙优化算法（Multi-verse Optimization, MVO）是一种元启发式优化算法，由S. Mirjalili于2015年提出。该算法的灵感源于宇宙中存在多个宇宙的假设，其中每个宇宙都有自己的膨胀率。在这些宇宙中，白洞具有较高的膨胀率，而黑洞具有较低的膨胀率，物质通过虫洞从一个宇宙转移到另一个宇宙，以搜索最佳解的过程。MVO算法的核心思想是模拟宇宙中的物质通过虫洞移动的过程，以寻找最优解。在算法的迭代过程中，根据每个解的膨胀率，利用轮盘赌机制生成新的解，以实现全局搜索和局部搜索的平衡。
MVO算法具有参数少、结构简单、易于理解和实现等优点，使其在优化问题中具有一定的竞争力。虽然MVO算法是相对较新的优化算法，但在一些实际问题中已经展现出良好的性能，尤其在复杂优化问题中可能表现出色。总的来说，多元宇宙优化算法是一种基于宇宙多元理论的启发式优化算法，通过模拟宇宙中物质的移动过程，寻找最优解。它为解决各种优化问题提供了一种新颖且有效的方法。
四、完整程序下载：
