基于matlab的對(duì)分解層數(shù)和懲罰因子進(jìn)行優(yōu)化。蟻獅優(yōu)化算法優(yōu)化VMD,算術(shù)優(yōu)化算法優(yōu)化VMD，遺傳優(yōu)化算法優(yōu)化VMD，灰狼優(yōu)化算法優(yōu)化VMD，海洋捕食者優(yōu)化算法優(yōu)化VMD，粒子群優(yōu)化VMD，麻雀優(yōu)化算法優(yōu)化VMD，鯨魚(yú)優(yōu)化算法優(yōu)化VMD。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。單個(gè)30，打包150。 購(gòu)買后可下載視頻中的源程序文件。

基于MATLAB平臺(tái)的雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)，改進(jìn)的鯨魚(yú)優(yōu)化算法優(yōu)化雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)( IWOA-BILSTM)，采用兩種算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，程序已調(diào)通并帶有注釋，可他替換自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。 購(gòu)買后可下載視頻中的源程序文件。

基于MATLAB的鯨魚(yú)優(yōu)化VMD參數(shù)，以熵值為適應(yīng)度函數(shù)，對(duì)VMD參數(shù)懲罰因子和層數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，確定最優(yōu)值并進(jìn)行信號(hào)分解。程序已調(diào)通，可以直接運(yùn)行。 購(gòu)買后可下載視頻中的源程序文件。

課程背景： 啟發(fā)式算法是一類在可接受的計(jì)算資源下尋找問(wèn)題近似解的算法，它們通常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題，特別是在傳統(tǒng)算法難以應(yīng)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(yīng)用前景： 復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化：在工程、物流和供應(yīng)鏈管理中，啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和操作。 機(jī)器學(xué)習(xí)：在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，啟發(fā)式算法可以用來(lái)選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

適用于有一定matlab編程基礎(chǔ)的同學(xué)，想要快速學(xué)習(xí)多目標(biāo)遺傳算法原理和matlab代碼。

主要內(nèi)容包括：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法工具箱三個(gè)函數(shù)功能與語(yǔ)法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于非線性函數(shù)擬合與預(yù)測(cè)問(wèn)題，遺傳算法三個(gè)算子與函數(shù)ga功能及語(yǔ)法，遺傳算法應(yīng)用于尋求多個(gè)極值點(diǎn)的最小值解問(wèn)題，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程與3個(gè)模塊與程序分析，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法求解擬合及預(yù)測(cè)問(wèn)題，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析自己實(shí)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(yù)測(cè)及識(shí)別應(yīng)用問(wèn)題，

基于matlab的爬行動(dòng)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(yú)的捕食行為，來(lái)實(shí)現(xiàn)尋優(yōu)求解，具有收斂速度快，尋優(yōu)能力強(qiáng)的特點(diǎn)。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購(gòu)買后可下載視頻中的源程序文件。

算法分析背包問(wèn)題 第九章 ?基于交叉變異的混合粒子群算法分析旅行商問(wèn)題 第十章 ?基于交換序的粒子群算法再求解旅行商優(yōu)化問(wèn)題 第十一章 ?基于敏感粒子的動(dòng)態(tài)粒子群算法尋找雙峰動(dòng)態(tài)函數(shù)最優(yōu)值 第十二章 ?多目標(biāo)背包優(yōu)化問(wèn)題用多目標(biāo)粒子群算法求解 第十三章 ?網(wǎng)絡(luò)流傳與正版粒子群算法工具箱PSOt應(yīng)用 第十四章 ?MATLAB自帶算法命令與約束CPSO工具箱詳解 第十五章 ?約束CPSO工具箱編程應(yīng)用及各種類型程序

課程背景： 啟發(fā)式算法是一類在可接受的計(jì)算資源下尋找問(wèn)題近似解的算法，它們通常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題，特別是在傳統(tǒng)算法難以應(yīng)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(yīng)用前景： 復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化：在工程、物流和供應(yīng)鏈管理中，啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和操作。 機(jī)器學(xué)習(xí)：在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，啟發(fā)式算法可以用來(lái)選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

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(xùn)練器。粒子群優(yōu)化（PSO）、蟻群優(yōu)化（ACO）、遺傳算法（GA）、進(jìn)化策略（ES）和基于概率的增量學(xué)習(xí)（PBIL）。計(jì)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(diào)通，可直接運(yùn)行。 購(gòu)買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的多目標(biāo)優(yōu)化算法NSGA3，動(dòng)態(tài)輸出優(yōu)化過(guò)程，得到最終的多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購(gòu)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(diào)通，可直接運(yùn)行。 購(gòu)買后可下載視頻中的源程序文件。

sight中有很多算法，比如拉丁超立方、多島遺傳算法、多目標(biāo)優(yōu)化算法 等等，共計(jì)十幾種算法，相信大家在學(xué)習(xí)中一定犯暈。其實(shí)這么多算法中，按大類分的話包括：試驗(yàn)設(shè)計(jì)、梯度優(yōu)化、直接搜索、全局優(yōu)化及多目標(biāo)優(yōu)化五類，各類優(yōu)化算法有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)于我們初級(jí)、中級(jí)使用者來(lái)說(shuō)，只要學(xué)會(huì)選擇相應(yīng)算法即可，而不必過(guò)于糾結(jié)各類算法的原理。 https://mp.weixin.qq.com/s?

基于matlab的模擬退火算法（SA）優(yōu)化車輛路徑問(wèn)題（VRP），在位置已知的條件下，確定車輛到各個(gè)指定位置的行程路線圖，使得路徑最短，運(yùn)輸成本最低。一個(gè)位置由一臺(tái)車服務(wù)，且始于起點(diǎn)，返回起點(diǎn)。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購(gòu)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(diǎn)和終點(diǎn)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(diào)通，可直接運(yùn)行。 購(gòu)買后可下載視頻中的源程序文件。