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目录0引言1数学模型2优化方式3Matlab代码3.1伪代码3.2 JS主函数代码3.2JS-SVM4视频讲解0引言水母搜索算法（JellyfishSearch，JS）是由Jui-ShengChou在2020年基于水母搜索行为提出的群智能算法。该算法模拟水母搜索行为的包括它们的洋流跟随，它们在水母群中的运

目录0引言1数学模型2优化方式3Matlab代码3.1伪代码3.2 JS主函数代码3.2JS-LSTM4视频讲解0引言水母搜索算法（JellyfishSearch，JS）是由Jui-ShengChou在2020年基于水母搜索行为提出的群智能算法。该算法模拟水母搜索行为的包括它们的洋流跟随，它们在水母群中的

算法背景粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO。粒子群优化算法是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)，1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启

1.程序功能描述旅行商问题（TravelingSalesmanProblem,TSP）是计算机科学和运筹学中的经典问题，其目标是寻找访问一系列城市并返回起始城市的最短可能路线。此问题属于NP-难问题，对于大规模的实例，精确的求解方法在计算上不可行。因此，启发式方法，特别是遗传算法（GeneticAlgorithms,GA），

目录效果一览基本介绍建模步骤程序设计参考资料效果一览基本介绍混合粒子群算法GA-PSO是一种结合了遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）和粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）的优化算法。在解决旅行商问题（TravelingSalesmanProblem,TSP）时，这种混合算法可

一、问题描述（1）数学模型（2）模型总结目标函数：最大化背包中的总价值Z。约束条件：确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量：每个物品是否放入背包，用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性，当问题规模较大时，求解此问题通常需要使用启发

当你提出了一种新的优化算法后，你需要和别人之前提出的算法来进行PK看你的算法有没有提高，那么如何证明你的算法比较优秀呢？可以给把算法套在测试函数上，看谁的运行时间更短，求得测试函数的适应度更好目录一、四种常见的测试函数二、利用粒子群算法进行测试1.修改变量个数2.修改上下

惯性权重w体现的是粒子继承先前的速度的能力，Shi,Y最先将惯性权重w引入到粒子群算法中，并分析指出一个较大的惯性权值有利于全局搜索，而一个较小的权值则更利于局部搜索。因此，在迭代适应度的同时对惯性权重进行迭代有利于帮助我们寻找最优解目录一、线性递减惯性权重1.迭代思想2.迭

一·遗传算法基本概念GeneticAlgorithm,GA：起源于对生物系统进行的计算机模拟研究。最早是由美国密歇根大学Holland教授及其学生于20世纪60年代末到70年代初提出。是借鉴孟德尔遗传学说模仿生物进化发展起来的随机全局搜索和优化方法。本质是高效，并行，全局搜索的方法。遗传算

粒子群算法是一种优化算法，也是一种启发式算法。按照预定的策略实行搜索，在搜索过程中获取的中间信息不用来改进策略，称为盲目搜索；反之，如果利用了中间信息来改进搜索策略则称为启发式搜索。蒙特卡罗模拟用来求解优化问题就是盲目搜索，还有大家熟悉的枚举法也是盲目搜索。因为其并没有

1介绍粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的行为来解决优化问题。1.1特点简单易实现：粒子群优化算法的代码实现相对简单，容易理解和应用。全局搜索能力强：通过群体中个体的合作与竞争，算法能够在整

引言最近有个朋友时运不济，自己胡乱玩被足球预测的推子骗了一回又一回，明明我就是专门做足球预测的，偏偏不信我还赌气说自己有本事一个人也能成，现在隔得跟个小怨妇似得，觍着脸回来找我要我传他心得，没办法，好歹十几年的兄弟，他再怎么发病也只能原谅他了，于是就有了这篇文章。不过足球

1.程序功能描述        通过遗传优化算法，将PID控制器的kp，ki，kd三个参数作为遗传算法的优化变量，将PID控制器的输出误差作为遗传算法的目标值。通过迭代优化，输出控制器最优状态下对应的控制参数kp，ki，kd，即最后的参数整定结果。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022

引言本期推出一款小众、最新、性能强大信号分解方法，特征模态分解FeatureModeDecomposition，FMD)，2023年发表在中科院1区topsci期刊IEEETransactionsonIndustrialElectronics（简称IEEETIE），已有100次引用，已经是ESI高被引、热点论文，这口饭赶紧趁热吃呀。针对机械故障

1.程序功能描述      通过遗传优化算法，优化WSN无线传感器网络中的各个节点的坐标位置以及数量，使得整个网络系统已最少数量的节点达到最大的网络覆盖率。仿真最后输出覆盖率收敛曲线，节点数量收敛曲线，GA优化前后的覆盖率变化情况。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLA

国际期刊InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology，收录进化计算，机器学习和大数据方面的论文，投稿网址：https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast基本原理人工蜂群算法由三个主要阶段组成：初始化阶段、主要搜索阶段（工蜂、观察蜂和侦

目录一、旅行商问题1.需求分析2.数据结构、功能模块设计与说明2.1数据结构（1）模拟退火搜索算法（2）遗传算法2.2功能模块设计（1）模拟退火搜索算法（2）遗传算法3.核心代码与测试结果说明（1）模拟退火搜索算法（2）遗传算法4.心得体会一、旅行商问题现有一个商人，准备从广州

国际期刊InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology，收录进化计算，机器学习和大数据方面的论文，投稿网址：https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast 遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，适用于解

国际期刊InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology，收录进化计算，机器学习和大数据方面的论文，投稿网址：https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast 粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通

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1、进化算法        自从达尔文的生物进化论被接受，基于自然界中生物优胜劣汰的生存规则发展起来的生物进化的理论研究得到了空前的发展。将生物遗传变异、优胜劣汰的生存机制应用到优化领域，就得到了进化计算(EvolutionaryComputation,EC)。以种群形式存在的物种，想

 

以下是一个大致的步骤和MATLAB代码框架：数据准备：准备用于训练和测试的温度数据集。初始化BP神经网络：定义神经网络的结构（如隐藏层的数量和每层的神经元数量）。定义适应度函数：这是优化算法的目标函数，它应该根据神经网络的预测性能（如均方误差MSE）来评估神经网络的权重和偏置。

1.程序功能描述       车辆路径问题（VehicleRoutingProblem,VRP）是运筹学领域的一个经典问题，旨在寻找满足一系列送货或取货需求的最优车辆行驶路径。其中，CDVRP是一个经典的组合优化问题，它要求确定一组最优路径，使得一定数量的车辆从起点出发，服务一系列客户点，并最终返回起