鯨魚優化算法
關注創建者：matlab應用與學習 創建時間：2023-09-21
鯨魚優化算法的視頻教程
1-36基于matlab的對分解層數和懲罰因子進行優化
基于matlab的對分解層數和懲罰因子進行優化。蟻獅優化算法優化VMD,算術優化算法優化VMD，遺傳優化算法優化VMD，灰狼優化算法優化VMD，海洋捕食者優化算法優化VMD，粒子群優化VMD，麻雀優化算法優化VMD，鯨魚優化算法優化VMD。程序已調通，可直接運行。單個30，打包150。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-22基于MATLAB平臺的雙向長短期記憶網絡(BiLSTM)
基于MATLAB平臺的雙向長短期記憶網絡(BiLSTM)，改進的鯨魚優化算法優化雙向長短期記憶網絡( IWOA-BILSTM)，采用兩種算法進行預測，程序已調通并帶有注釋，可他替換自己的數據進行計算。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-14 基于MATLAB的鯨魚優化VMD參數
基于MATLAB的鯨魚優化VMD參數，以熵值為適應度函數，對VMD參數懲罰因子和層數進行尋優，確定最優值并進行信號分解。程序已調通，可以直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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鯨魚優化算法的實例教程
雙向長短期記憶網絡(BiLSTM)，改進的鯨魚優化算法優化雙向長短期記憶網絡( IWOA-BILSTM)，采用兩種算法進行預測，基于MATLAB平臺，程序已調通并帶有注釋，可替換自己的數據進行計算。
雙向長短期記憶網絡(BiLSTM)，改進的鯨魚優化算法優化雙向長短期記憶網絡( IWOA-BILSTM)，采用兩種算法進行預測，基于MATLAB平臺，程序已調通并帶有注釋，可替換自己的數據進行計算。
基于matlab的對分解層數和懲罰因子進行優化。蟻獅優化算法優化VMD,算術優化算法優化VMD，遺傳優化算法優化VMD，灰狼優化算法優化VMD，海洋捕食者優化算法優化VMD，粒子群優化VMD，麻雀優化算法優化VMD，鯨魚優化算法優化VMD。程序已調通，可直接運行。
224 基于matlab的優化工具箱優化函數 ￥15.9
基于matlab的優化工具箱優化函數， 此工具箱中提供的算法包括： 灰狼優化器（GWO），螞蟻獅子優化器（ALO），多功能優化器（MVO），蜻蜓算法（DA），蛾火焰算法（MFO），正弦余弦算法（SCA）和鯨魚優化算法（WOA） 。程序已調通，可直接運行。
在本推文中介紹四類常用參數自動標定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優化ego方案。
單純形方案實現最簡單，適用于少參數，更窄的初始區間
粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數更大的空間適合全局搜索
ego方案相比于其余三類方案的優勢體現為
EGO使用代理模型（如高斯過程回歸）來預測目標函數，極大減少了實際函數評估次數。
EGO在每一步都智能選擇下一個最值得評估的位置（如使用EI, Expected Improvement）。
這種探索與利用的動態平衡比GA中盲目變異與交叉更具理論指導。
由于EGO最大化信息利用率，在樣本數量極少的情況下表現優于GA。
當樣本數量少，且有約束優化時適合使用ego方法。例如在評估晶體塑性模型參數時
不過這些優化算法經常容易陷入局部最優，即優化算法在搜索過程中被某個“看起來很好”的解吸引，不斷圍繞它進行微小改進，最終卡在“局部低谷”而不是“全局最低點”。
一個更合理的做法是：使用粒子群和遺傳算法在全局進行初始搜索，使用ego回歸分析進行特定區間的優化，最后使用NM方案進行小區間尋找，如果陷入局部最優解，引入全局擾動方案或者爆炸方法跳出局部區間重新搜索即可。
基于該思路編寫對應的程序，實現參數的自動標定過程：
這里實現對vpsc模型的復雜參數自動標定；
這里使用相對復雜的鎂合金為例，考慮3組滑移+一組孿晶，每個系統考慮tau_0,tau_s,h_0,一共12個待標定參數給定參數區間如下
設置最大迭代次數為2000次，初始優化來自粒子群算法，依次是遺傳算法單純形算法和貝葉斯優化算法。
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鯨魚優化算法的最新內容
01/簡介
隨著集成電路制程向3nm及以下節點突破，光刻系統面臨的光學畸變、分辨率不足等問題愈發突出，光源-掩模協同優化（SMO）技術成為突破硬件限制的核心手段。矢量SMO憑借對偏振效應、三維掩模衍射等復雜光學現象的精準刻畫，較傳統標量模型實現了質的飛躍，其優化算法的性能直接決定光刻成像質量與制造良率。
梯度計算與變量替換是矢量SMO算法的理論基石，為離散優化問題轉化為連續可解問題提供了關鍵路徑
01/簡介
隨著半導體技術節點向3nm及以下先進制程持續演進，光刻工藝中的光學鄰近效應（OPE）、偏振依賴效應及三維掩模衍射等復雜現象愈發顯著，傳統基于標量近似的光學鄰近修正（OPC）技術已難以滿足納米級圖形復刻的精度要求。矢量成像模型憑借對光場偏振態、矢量傳播及復雜界面相互作用的精準刻畫，成為先進制程OPC技術的核心支撐，而矢量OPC優化算法的性能則直接決定了掩模修正的精度
南京天洑軟件有限公司研發專家夏松濤，曾任職于西門子美國研究院和Ansys公司的技術專家，他始終心系祖國制造業的"軟肋"，于2022年底回國加入天洑軟件，致力于智能優化算法的自主研發。
作為南京市重點引進人才及天洑軟件核心技術帶頭人，夏博士近日在接受南京電視臺和南京日報聯合采訪時表示：“南京的人才扶持政策非常完善，從科研資金支持到人才安居保障，為我們解除了后顧之憂，能夠全心投入CAE算法的研發攻關
在本推文中介紹四類常用參數自動標定方案，分別是單純形方案，粒子群方案，遺傳算法方案，以及貝葉斯優化ego方案。
單純形方案實現最簡單，適用于少參數，更窄的初始區間
粒子群方案，遺傳算法方案適用于多參數更大的空間適合全局搜索
ego方案相比于其余三類方案的優勢體現為
EGO使用代理模型（如高斯過程回歸）來預測目標函數，極大減少了實際函數評估次數。
EGO在每一步都智能選擇下一個最值得評估的位置
2024年12月18日周三 （19:30- 20:30）在線直播??點擊提前預約
TurboTides是一款針對旋轉機械領域的集設計、建模、仿真、優化、數據管理于一體的現代化設計平臺。該產品是CAE仿真工具與系統工程思想的正向設計系統，致力于為旋轉機械行業用戶提供一體化、專業化、定制化和智能化的CAE設計工具。
本次TurboTides
<p>1 機器學習中的優化算法</p><p><span style="color: rgb(62, 62, 62);">Optimization Algorithms in Machine Learning,機器學習中的優化算法。</span></p><p>優化算法是機器學習模型的支柱，因為它們使建模過程能夠從給定的數據集中學習
摘要：本研究旨在解決機械臂在復雜環境中避障路徑規劃的問題。本文提出了一種利用粒子群優化算法（PSO）進行機械臂避障規劃的方法，通過建立機械臂的運動模型，將避障問題轉化為優化問題。PSO算法通過模擬群體中個體的社會行為和個體行為來尋找到最佳路徑，確保機械臂在避開障礙物的同時，能夠高效地到達目標位置。研究表明，基于PSO算法的避障規劃在收斂速度和路徑優化上具有良好的性能，能夠有效提高機械臂的操作效率和安全性
基于matlab的GA優化算法優化車間調度問題。n個工作在m個臺機器上加工。已知每個工作中工序加工順序、各工序的加工時間以及每個工件所包含的工序，在滿足約束條件的前提下，目的是確定機器上各工件順序，以保證某項性能指標最優。程序功能說明：共4個工件，每個工件3個工序，6臺機器，給出了每個工件的各工序能使用的機器序號矩陣Jm，求解最優調度方案的加工時間。程序已調通，可直接運行。
基于matlab的布谷鳥（COA）多目標優化算法，以 滿意度、成本、時間、質量為目標的多目標優化求解代碼。程序已調通，可直接運行。
基于matlab的天牛須優化算法及其對BP神經網絡的優化，優化后的閥值權值賦予網絡預測。最后輸出BP和BAS-BP訓練和預測結果。程序已調通，可直接運行。
