sight中有很多算法，比如拉丁超立方、多島遺傳算法、多目標優(yōu)化算法 等等，共計十幾種算法，相信大家在學習中一定犯暈。其實這么多算法中，按大類分的話包括：試驗設計、梯度優(yōu)化、直接搜索、全局優(yōu)化及多目標優(yōu)化五類，各類優(yōu)化算法有各自的優(yōu)缺點，對于我們初級、中級使用者來說，只要學會選擇相應算法即可，而不必過于糾結各類算法的原理。 https://mp.weixin.qq.com/s?

課程背景： 啟發(fā)式算法是一類在可接受的計算資源下尋找問題近似解的算法，它們通常用于解決復雜的優(yōu)化問題，特別是在傳統(tǒng)算法難以應用或者效率不高的情況下。以下是啟發(fā)式算法的一些主要應用前景： 復雜系統(tǒng)優(yōu)化：在工程、物流和供應鏈管理中，啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復雜的系統(tǒng)設計和操作。 機器學習：在訓練機器學習模型時，啟發(fā)式算法可以用來選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經網(wǎng)絡的結構。

適用于有一定matlab編程基礎的同學，想要快速學習多目標遺傳算法原理和matlab代碼。

主要內容包括：BP神經網(wǎng)絡算法工具箱三個函數(shù)功能與語法，BP神經網(wǎng)絡算法應用于非線性函數(shù)擬合與預測問題，遺傳算法三個算子與函數(shù)ga功能及語法，遺傳算法應用于尋求多個極值點的最小值解問題，遺傳算法優(yōu)化BP神經網(wǎng)絡算法流程與3個模塊與程序分析，遺傳算法優(yōu)化BP神經網(wǎng)絡算法求解擬合及預測問題，遺傳算法優(yōu)化BP神經網(wǎng)絡算法分析自己實際數(shù)據(jù)與程序通用，GAOT工具箱函數(shù)處理GA優(yōu)化BP分析預測及識別應用問題，

基于matlab的爬行動物搜索算法（Reptile search algorithm, RSA）一種新型智能優(yōu)化算法。該算法主要模擬鱷魚的捕食行為，來實現(xiàn)尋優(yōu)求解，具有收斂速度快，尋優(yōu)能力強的特點。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

主要內容包括：粒子群算法（PSO）基本概念與算法流程，粒子群算法利用MATLAB程序分析數(shù)模信號，粒子群算法6個構成要素及其選擇經驗，慣性權重改進方法及3個PSO算法對比分析，測試函數(shù)分析粒子群算法的搜索性能，粒子群算法應用及存在問題與研究熱點，離散粒子群算法與離散二進制版粒子群算法，有約束動態(tài)慣性權重的BPSO算法分析背包問題，基于交叉變異的混合粒子群算法分析旅行商問題，基于交換序的粒子群算法再求解旅行商優(yōu)化問題

講解了一個遺傳算法應用實例的原理和matlab代碼，希望大家批評指正。

課程背景： 啟發(fā)式算法是一類在可接受的計算資源下尋找問題近似解的算法，它們通常用于解決復雜的優(yōu)化問題，特別是在傳統(tǒng)算法難以應用或者效率不高的情況下。以下是啟發(fā)式算法的一些主要應用前景： 復雜系統(tǒng)優(yōu)化：在工程、物流和供應鏈管理中，啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復雜的系統(tǒng)設計和操作。 機器學習：在訓練機器學習模型時，啟發(fā)式算法可以用來選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經網(wǎng)絡的結構。

基于matlab的生物地理的優(yōu)化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓練器。粒子群優(yōu)化（PSO）、蟻群優(yōu)化（ACO）、遺傳算法（GA）、進化策略（ES）和基于概率的增量學習（PBIL）。計算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分類精度并相互比較。輸出每種算法的收斂曲線和分類精度。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的多目標優(yōu)化算法NSGA3，動態(tài)輸出優(yōu)化過程，得到最終的多目標優(yōu)化結果。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的模擬退火算法（SA）優(yōu)化車輛路徑問題（VRP），在位置已知的條件下，確定車輛到各個指定位置的行程路線圖，使得路徑最短，運輸成本最低。一個位置由一臺車服務，且始于起點，返回起點。程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的蟻群優(yōu)化路徑算法，二維路徑和三維路徑優(yōu)化。輸出可視化最優(yōu)路徑和距離迭代曲線。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的人工蜂群和粒子群混合優(yōu)化的路徑規(guī)劃算法，起點和終點確定的前提下，在障礙物中尋找最佳路徑。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

TurboTides是一款針對旋轉機械領域的集設計、建模、仿真、優(yōu)化、數(shù)據(jù)管理于一體的現(xiàn)代化設計平臺。該產品是CAE仿真工具與系統(tǒng)工程思想的正向設計系統(tǒng)，致力于為旋轉機械行業(yè)用戶提供一體化、專業(yè)化、定制化和智能化的CAE設計工具。 本次TurboTides 2024R2版本的發(fā)布會將重點介紹升級亮點，帶您更加深入了解這款產品。

基于matlab的引力搜索算法優(yōu)化支持向量機（GSA-SVM）分類模型，以分類精度為優(yōu)化目標優(yōu)化SVM算法的參數(shù)c和g，輸出分類可視化結果及適應度變化曲線。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。