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基于matlab的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通，可以直接運行。PS:程序運行視頻見https://gf.bilibili.com/item/detail/1103082078 購買后可下載視頻中的源程序文件。

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本節課主要講解一下如何用Isight讀取已經處理好的數據進行響應面近似模型建立以及用NLPQL 算法為例進行講解單目標優化問題。多目標優化問題類似處理。

Isight聯合Abaqus進行工字梁的試驗設計優化仿真，以工字梁腹板厚度、腹板高度、緣條厚度、緣條寬度為試驗變量，以拉丁超立方試驗生成各變量組合，以工字梁重量、最大應力為優化目標進行優化仿真。

本課適合哪些人學習： 1、optistruct拓撲優化設計人員 2、理工科學子和老師 3、學習型仿真工程師 4、結構優化、參數化優化，拓撲優化學習者 你會得到什么： optistruct 多工況優化目標函數如何進行修正，以控制優化結果。

CFD多目標外形優化專題 本視頻整理自Altair-China視頻課程，為免費視頻。 整理出來旨在分享hyperworks知識給廣大同行，不為個人利益。 若有侵犯相關合法權益請告知，即刻根據規范刪除。

Isight對四因素三水平數據建立近似模型，完成誤差分析并改善精度； 而后利用所建立的近似模型進行多目標優化，并介紹多目標優化相關知識點。

基于matlab的多目標優化算法NSGA3，動態輸出優化過程，得到最終的多目標優化結果。數據可更換自己的，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。

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。

第二章：涉及到基于Isight的簧片多目標優化和Isight與abaqus的聯合計算。 第三章：解決了Isight和abaqus聯合仿真時計算結果一直不變的問題，給大家示范了錯誤和怎樣糾正錯誤。 （看了一下視頻上傳轉碼后并不清晰，如果需要，購買后私信，我發原視頻） （在國外，有時進這個網站進不來，有時比較忙，現把鏈接掛在下面，大家自取。愿不愿意為知識付費全憑自覺。）

迅速掌握了解多目標布谷鳥優化算法及其matlab代碼

介紹了布谷鳥算法的優化原理及matlab相關的代碼 可以快速了解布谷鳥算法并實現快速應用。

基于matlab的生物地理的優化器（BBO）被用作多層感知器（MLP）的訓練器。粒子群優化（PSO）、蟻群優化（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的人工蜂群和粒子群混合優化的路徑規劃算法，起點和終點確定的前提下，在障礙物中尋找最佳路徑。數據可更換自己的，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。