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登錄優化算法的視頻
主要內容包括:BP神經網絡算法工具箱三個函數功能與語法,BP神經網絡算法應用于非線性函數擬合與預測問題,遺傳算法三個算子與函數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,遺傳算法優化BP神經網絡算法流程與3個模塊與程序分析,遺傳算法優化BP神經網絡算法求解擬合及預測問題,遺傳算法優化BP神經網絡算法分析自己實際數據與程序通用,GAOT工具箱函數處理GA優化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)一種新型智能優化算法。該算法主要模擬鱷魚的捕食行為,來實現尋優求解,具有收斂速度快,尋優能力強的特點。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。
sight中有很多算法,比如拉丁超立方、多島遺傳算法、多目標優化算法 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、梯度優化、直接搜索、全局優化及多目標優化五類,各類優化算法有各自的優缺點,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?
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。

迅速掌握了解多目標布谷鳥優化算法及其matlab代碼
基于matlab的引力搜索算法優化支持向量機(GSA-SVM)分類模型,以分類精度為優化目標優化SVM算法的參數c和g,輸出分類可視化結果及適應度變化曲線。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。
基于matlab的螢火蟲算法優化支持向量機(GSA-SVM)分類模型,以分類精度為優化目標優化SVM算法的參數c和g,輸出分類可視化結果。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。
課程背景: 啟發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化問題,特別是在傳統算法難以應用或者效率不高的情況下。以下是啟發式算法的一些主要應用前景: 復雜系統優化:在工程、物流和供應鏈管理中,啟發式算法可以幫助優化復雜的系統設計和操作。 機器學習:在訓練機器學習模型時,啟發式算法可以用來選擇特征、優化模型參數或者神經網絡的結構。
基于matlab的蟻群優化路徑算法,二維路徑和三維路徑優化。輸出可視化最優路徑和距離迭代曲線。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。
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。
基于matlab的模擬退火算法優化TSP(SA-TSP),最優路徑動態尋優。輸出最優路徑值、路徑曲線、迭代曲線。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。

基于MATLAB平臺的GA-ELM,遺傳算法優化ELM預測。并和優化前后以及真實數值進行對比,確定結果。程序已經調通,可以直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
課程背景: 啟發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化問題,特別是在傳統算法難以應用或者效率不高的情況下。以下是啟發式算法的一些主要應用前景: 復雜系統優化:在工程、物流和供應鏈管理中,啟發式算法可以幫助優化復雜的系統設計和操作。 機器學習:在訓練機器學習模型時,啟發式算法可以用來選擇特征、優化模型參數或者神經網絡的結構。
這次給大家分享了遺傳算法優化神經網絡的初始化參數的matlab的代碼,希望對大家有所幫助。
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。