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采用元模型和貝葉斯推斷等技術方法進行葉輪設計優化，其中，元模型基于拉丁超立方抽樣法（LHS）數據庫，通過高斯過程回歸（GPR）構建。研究工作最終改善了高流速工況下的空化問題，優化方案在設計點處揚程提高了25%，在操作范圍的其他工況點處提升更高。

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。

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。

灰狼優化算法優化支持向量機MATLAB實戰 今天給大家分享灰狼優化算法的MATLAB實戰 ，主要從算法原理和代碼實戰展開。

，將優化模塊和MATLAB模塊拖拽到集成路線中，如圖2所示。

基于matlab的結構優化，在傳統雙向漸進結構優化方法（Bi-directional evolutionary structural optimization，簡稱BESO）的基礎上，針對性的對數值計算進行了合理的改進。分別對宏觀結構、微結構優化、材料/結構一體化等相關問題進行了多尺度、多相復合材料布局及拓撲優化。程序已調通，可直接運行。

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。

在作者前面的文章中介紹了灰狼優化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)的原理及其MATLAB實現，灰狼優化算法是Mirjalili等[1]于2014年提出的一種新型SI算法，GWO通過模擬灰狼群體捕食行為，基于狼群群體協作的機制來達到優化的目的，這一機制在平衡探索和開發方面取得了不錯的效果，并且在收斂速度和求解精度上都有良好的性能，目前已廣泛應用于工程領域，如：神經網絡

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。

今天給大家分享蜘蛛猴優化算法MATLAB實戰，主要從算法原理和代碼實戰展開。

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。

今天給大家分享PSO優化LSSVM的時序預測代碼實戰，主要從算法原理和代碼實戰展開。

MATLAB調用ANSYS進行有限元分析步驟如下： MATLAB生成數據，并以科學計數法的形式寫出到一個txt文件input.txt中； 編寫ansys的APDL程序，在MATLAB環境下使用函數"system"調用APDL程序，ANSYS以batch方式運行進行分析求解，并輸出想要分析的結果，寫出到一個txt文件output.txt MATLAB調用output.txt

MATLAB啟動ABAQUS，提取odb，將ABAQUS模型視作MATLAB的一個函數，用于優化分析inpName = 'Job-1';workDir = 'G:\CABLE_CON\TEXT2';runabaqus(workDir,inpName);% 運行py腳本文件 system(['abaqus viewer noGui=','out_F.py']); %

作 者 | 華 夏編 輯 | 華 夏校 對 | 華 夏文章來源：matlab學習之家

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。

基于matlab針對壓縮重構感知中的稀疏優化問題，實現L1范數最小化問題求解，首先構造信號，并進行離散余弦變換，保證稀疏度，采用多個方法進行稀疏重構，分別有，（1）基于L1正則的最小二乘算法-L1_Ls，（2）軟閾值迭代算法（ISTA)，（3）快速的迭代閾值收縮算法（FISTA），（4）平滑L0范數的重建算法（SL0算法）,(5)正交匹配追蹤算法（OMP），（6）壓縮感知重構算法之壓縮采樣匹配追蹤

基于matlab的粒子群集法對鐵路電能質量控制系統的容量避行優化設計。計算出滿足功率因素、電壓不平衡度等電能指標的條件下。RPC所需要的補償功率。求得所需最小的系統客量。該設計能快速計算出符合系統設定指標的各項最優補償功率。并通過sumulink份真。檢驗設計參數的準確性。程序已調通，可直接運行。