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[书籍资源] 《MATLAB优化算法案例分析与应用》算法问题集合

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2020-5-9 16:06 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta

    & @7 v/ I( r, i! g9 E《MATLAB优化算法案例分析与应用》算法问题集合) U% Z( o) c$ }; i% f
    / l3 A- |$ X; d# H; p4 H
    https://www.ilovematlab.cn/thread-478892-1-1.html
    5 q& q. ~1 N+ ]3 P6 O# W
    6 d# V  e# m0 |9 i" i& b) ]
    《MATLAB优化算法案例分析与应用》问题,收集!!!
    7 w) H$ ~; ~/ }1 j9 m/ Y      大家有问题,直接贴出来,不要一来就是xx问题,例如你拿到程序后,运行出错,错误是什么,还请贴出来。! J+ l: j8 c4 ?- y9 u8 c- C
      
    3 j: P0 O- e$ {) j" i: Z      算法书中没涉及的算法,如果读者朋友需要的话,请联系我进行解决。
    & m" Y6 k2 ]; h2 X  Y$ R2 W: v      整本书,框架确实是很粗糙(我个人觉得),下次我将会彻底修正书中的错误,或者进行精简,贡献完整的清晰化的代码。3 v( a9 N$ K2 o
          谢谢各位读者的批评指正。
    8 C' B0 d7 O* B/ C  s: O' _  h# v, o* o

    7 L5 E8 H6 j& y
    " U" d" [6 y+ w4 Z4 R
    (1)最近很多网友都来找我咨询群智能算法问题,我应网友要求,将逐一录制相关视频。不过也都是我熬夜录制的,每一个算法录制也比较慢。
    : j2 K# a; |* H5 \5 u8 _5 M9 X(2)当然如果谁需要视频,也是需要花费一定的money购买的,也请你们尊重我的劳动。谢谢.
    / r0 R- a9 O8 n; `(3)视频序列:

    * @, U) d4 M* Q3 I( e9 w+ H基于定权值的粒子群算法PSO的函数寻优
    # Z* `# p, s2 v6 N( i8 d
    基于罚函数的粒子群算法PSO的函数寻优  
    . }- Z' k; N2 X  M  V/ c基于分数阶微积分的拓展型粒子群算法
    FODPSO的函数寻优  - T6 @4 F/ D5 t3 A: X: D
    基于快速粒子群算法PSO的函数寻优  - r' x- T) y% f
    基于免疫算法的函数优化分析
        X# Y5 r0 i% U; [5 V' p
    基于模拟退火
    SA的粒子群PSO混合优化算法的函数寻优  9 ^8 P/ I9 }$ l4 Q) {
    基于模拟退火
    SA算法的函数寻优  
    % u; S- a; }/ q/ e基于穷举法的函数寻优
      4 V# p6 L$ P+ o5 J, g
    基于人群搜索算法
    SOA的函数寻优  
    2 ^# i2 n7 L) Q! H! D" X基于随机权值的粒子群
    PSO算法的函数寻优  1 a$ E6 ~4 A3 `9 U/ _: R
    基于拓展型粒子群算法
    DPSO的函数寻优  * m$ X; [0 @* _, [
    基于线性权重的粒子群PSO算法的函数寻优  
    , {# X) x3 m1 @* e$ P- {) q基于学习因子的粒子群
    PSO算法的函数寻优  
    2 _* F$ [9 x" a/ W: h; ?6 Z基于学习因子同步变化的粒子群
    PSO算法的函数寻优  
    2 a# A  I, p  D基于压缩因子的粒子群
    PSO算法的函数寻优  
    ) e2 {/ P) b9 n) }# u, }基于遗传算法
    GA的函数寻优  
    5 U5 _9 H$ B7 [- B5 y  m( j基于遗传算法
    GA的粒子群PSO混合优化算法的函数寻优  7 r$ j  H% {1 E# d2 j
    基于蚁群算法ACO的函数寻优  & ^+ Z) M7 K! B. J% e
    基于蚁群算法
    ACO的粒子群混合优化算法的函数寻优  0 O& F) t7 f0 B9 C' n( q) v
    基于鱼群算法
    FSA的函数寻优  
    / }$ R( j$ D* y- l/ D' V基于自适应权重的粒子群
    PSO算法的函数寻优  + r! I9 o( s: |* x  Z2 n2 s
    万有引力算法
    GSA  
    # m8 N8 r# N6 Z+ }) I2 O: m
    萤火虫算法FFA  0 m# n5 R8 r/ s
    风驱动优化算法技术及其在电磁学中的应用

    & N) Y) a5 z. Q' N9 K& K9 M4 }Wind Driven Optimization (WDO) algorithm  

    ' G# m; R1 i. `- N- Y蝙蝠算法
    BF  
    8 b& v! ?0 J, v, ]" R8 L8 p. R$ o差分进化算法
    DE  6 D  \, e% U% ~& L+ g
    杜鹃鸟搜索算法
      8 z( O) ]1 b/ W
    和谐搜索算法
    HS  9 d; L8 f3 v8 ^3 \* S
    花授粉算法
      
    9 n- b; H4 d/ ^
    免疫算法  
    0 s, \! G4 R8 W  l( _人工蜂群算法
    ABC  , [! p/ W" J- x) _; y) E& y, v7 G' P
    人工蜂群算法
    ABC函数极值寻优计算  
    # Q6 f8 Z- F/ K  q( z% l; }+ W' v8 n细菌觅食算法
    BFO  
    1 V  D1 t; ~: M$ w匈牙利算法
    HA  
    / g8 w6 Q* s) P7 l4 b' k% |力搜索算法
    FSA 5 w# i/ @5 @- `9 ]$ S2 ]+ ^
    萤火虫算法FFA
    - B, [. d* w( `. q3 `. X9 [& J

      b1 E( x' g5 |- Q# Q基于定权值的粒子群算法的图像分割  基于罚函数的粒子群算法的图像分割  基于分数阶微积分的拓展型粒子群算法FODPSO的图像分割  基于快速粒子群算法的图像分割  基于模拟退火的粒子群混合优化算法的图像分割  基于模拟退火算法的图像分割  基于穷举法的图像分割  基于人群搜索算法的图像分割  基于随机权值的粒子群算法的图像分割  基于拓展型粒子群算法DPSO的图像分割  基于线性权重的粒子群算法的图像分割  基于学习因子的粒子群算法的图像分割  基于学习因子同步变化的粒子群算法的图像分割  基于压缩因子的粒子群算法的图像分割  基于遗传算法的粒子群混合优化算法的图像分割  基于遗传算法的图像分割  基于蚁群算法的粒子群混合优化算法的图像分割  基于蚁群算法的图像分割  基于鱼群算法的图像分割  基于自适应权重的粒子群算法的图像分割
    . r9 c- N, |8 q+ o7 A5 w& l
    (4)相信你们一定有所创造。余胜威致。
    4 i! j/ o, L" X+ S3 }2 M
      w' c- s) Q! P' R9 a2 ~" y1 k
    (5)第一个视频,《PSO算法讲解》,从PSO原理到亲手逐个逐个代码敲进去编程,全程录像,code仿真实现,案例求解,整个视频大小700多MB,压缩后也有43MB。所以一定得珍惜劳动。5 H/ P& |" W* S* Y
    (6)全程视频,是带有语音讲解的。第一次试讲,不怎么好,哈哈。' f4 W/ X1 T/ q

    * P/ Q- m8 |3 L0 s6 F- y+ l1 [5 J0 e  G# F( {) x: a
    ! v" u2 q# i+ z" o
              努力让更多的人,不盘旋于原地,而更多的去发明创造    ——余胜威敬& Y0 \" R7 h# e7 D& I4 V6 j3 E

    ; f7 x4 T3 |* I; `
    * n2 \# ~! i9 c# @0 @
         大家有问题,有代码问题,贴出来,分享也是一种进步。6 a/ \! J( n9 x8 @+ |
    https://www.ilovematlab.cn/thread-478892-1-1.html- S  |( N7 e0 ~- z

    & R: [" [8 j2 x6 I/ l5 ` 3 q( z; i. q+ }

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