常用參數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法總結(jié)（單純形，遺傳算法，貝葉斯優(yōu)化算法，粒子群算法等） 
基于該思路編寫對(duì)應(yīng)的程序，實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自動(dòng)標(biāo)定過(guò)程：這里實(shí)現(xiàn)對(duì)vpsc模型的復(fù)雜參數(shù)自動(dòng)標(biāo)定；這里使用相對(duì)復(fù)雜的鎂合金為例，考慮3組滑移+一組孿晶，每個(gè)系統(tǒng)考慮tau_0,tau_s,h_0,一共12個(gè)待標(biāo)定參數(shù)給定參數(shù)區(qū)間如下設(shè)置最大迭代次數(shù)為2000次，初始優(yōu)化來(lái)自粒子群算法，依次是遺傳算法單純形算法和貝葉斯優(yōu)化算法。
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晶體塑性有限元 ??? 1年前
Abaqus|智能優(yōu)化算法的反演加強(qiáng)筋位置，提升薄壁結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性 
尋找最優(yōu)位置的問(wèn)題是一個(gè)反問(wèn)題，可通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)獲到最優(yōu)解。差分進(jìn)化算法是一種全局智能優(yōu)化算法，是遺傳算法的變體，可高效獲得最優(yōu)解。本文使用智能優(yōu)化算法對(duì)位置參數(shù)進(jìn)行了反演并使用遍歷搜索優(yōu)化算法來(lái)進(jìn)行了對(duì)比。2.問(wèn)題描述針對(duì)圖1優(yōu)化前所示結(jié)構(gòu)，優(yōu)化軸向4個(gè)加強(qiáng)筋位置，使得屈曲載荷因子最大。圓筒高400mm，圓筒直徑為400mm,薄壁厚1mm,加強(qiáng)筋厚2mm。
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仿真社 ??? 4年前
基于粒子群優(yōu)化算法的六自由度機(jī)械臂三維空間避障規(guī)劃 
圖2 三維空間避障路徑規(guī)劃問(wèn)題描述1.2 粒子群優(yōu)化算法求解粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，模擬了鳥(niǎo)群覓食等自然現(xiàn)象，通過(guò)個(gè)體間的信息共享來(lái)尋找最優(yōu)解。該算法具有簡(jiǎn)單、易實(shí)現(xiàn)和全局搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，非常適合用于復(fù)雜環(huán)境下的路徑規(guī)劃問(wèn)題。
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320科技工作室 ??? 1年前
粒子群算法PSO與MATLAB程序視頻教程動(dòng)態(tài)優(yōu)化及多目標(biāo)優(yōu)化 
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
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鄭一 ??? 7年前
1-59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 
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。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 1年前
1-63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） 
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。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 1年前
77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 
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。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
1-77基于matlab的蟻群優(yōu)化路徑算法 
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。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 1年前
智能制造的核心技術(shù)之智能調(diào)度 
其中，遺傳算法是在調(diào)度領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的進(jìn)化算法。（2）群智能優(yōu)化算法群智能優(yōu)化算法主要是通過(guò)模擬昆蟲(chóng)、鳥(niǎo)群和魚群等群體行為所構(gòu)造的一類智能優(yōu)化方法。這些群體按照一種合作的方式尋找食物或躲避追捕，群體中的每個(gè)成員通過(guò)學(xué)習(xí)它自身的經(jīng)驗(yàn)和其他成員的經(jīng)驗(yàn)來(lái)不斷地改變搜索的方向。任何一種受動(dòng)物的社會(huì)行為機(jī)制而啟發(fā)設(shè)計(jì)出的算法均屬于群智能優(yōu)化算法。
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陽(yáng)普科技 ??? 3年前
粒子群優(yōu)化 （PSO）
這些算法可以應(yīng)用由所有實(shí)體共享的簡(jiǎn)單規(guī)則，并能夠利用個(gè)人之間的交互（稱為代理）在相互合作的基礎(chǔ)上解決優(yōu)化問(wèn)題。
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在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優(yōu)化器 （PSO） 和蟻群優(yōu)化器 （ACO）。
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仿真資料吧 ??? 1年前
TurboTides 2024R2全新版本發(fā)布會(huì)--智能算法驅(qū)動(dòng)的全自動(dòng)優(yōu)化透平機(jī)械集成設(shè)計(jì)平臺(tái) 
TurboTides是一款針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械領(lǐng)域的集設(shè)計(jì)、建模、仿真、優(yōu)化、數(shù)據(jù)管理于一體的現(xiàn)代化設(shè)計(jì)平臺(tái)。該產(chǎn)品是CAE仿真工具與系統(tǒng)工程思想的正向設(shè)計(jì)系統(tǒng)，致力于為旋轉(zhuǎn)機(jī)械行業(yè)用戶提供一體化、專業(yè)化、定制化和智能化的CAE設(shè)計(jì)工具。本次TurboTides 2024R2版本的發(fā)布會(huì)將重點(diǎn)介紹升級(jí)亮點(diǎn)，帶您更加深入了解這款產(chǎn)品。
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TurboTides ??? 1年前
1-89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 
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。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 1年前
粒子群優(yōu)化 （PSO）
在眾多的群體智能算法中，最常用的兩種算法是粒子群優(yōu)化器 （PSO） 和蟻群優(yōu)化器 （ACO）。在這里，我們將詳細(xì)解釋這兩者： 粒子群優(yōu)化 （PSO） 粒子群優(yōu)化 （PSO） 是一種優(yōu)化技術(shù)，其中一組潛在解決方案使用鳥(niǎo)類成群或魚群的社會(huì)行為來(lái)解決問(wèn)題。在集群內(nèi)部，每個(gè)片段都被稱為一個(gè)粒子，它有可能提供解決方案。
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仿真資料吧 ??? 1年前
HyperWorks在人工智能中的應(yīng)用及案例分享 
一、HyperWorks在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用HyperWorks是一款廣泛應(yīng)用于工程仿真和優(yōu)化的軟件套件，它也可以在人工智能領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。以下是一些HyperWorks在人工智能方面的應(yīng)用：1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化HyperWorks可以通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。
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技術(shù)鄰公告 ??? 2年前
天洑軟件6月23日“智能優(yōu)化平臺(tái)軟件AIPOD操作培訓(xùn)” 線上線下免費(fèi)培訓(xùn)課即將開(kāi)始 
（5）豐富的優(yōu)化算法 除了前述的SilverBullet和SilverWing智能優(yōu)化算法外，AIPOD還集成了包含CG等梯度型算法和MGA等進(jìn)化型算法在內(nèi)的22種單目標(biāo)優(yōu)化算法，以及基于MOEA/D框架的4種多目標(biāo)優(yōu)化算法。NSGA3和MOEA/D等優(yōu)化算法還實(shí)現(xiàn)了對(duì)離散變量優(yōu)化的支持。
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天洑軟件 ??? 3年前
基于灰狼算法優(yōu)化支持向量機(jī)的matlab算法 
需要了解更多算法代碼的，可以點(diǎn)擊文章左下角的閱讀全文，進(jìn)行獲取哦~需要了解智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和信號(hào)處理相關(guān)理論的可以后臺(tái)私信哦，下一期分享的內(nèi)容就是你想了解的內(nèi)容~一、灰狼優(yōu)化算法 灰狼優(yōu)化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亞格里菲斯大學(xué)學(xué)者 Mirjalili 等人于2014年提出來(lái)的一種群智能優(yōu)化算法。
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Matlab心得交流 ??? 2年前
發(fā)布會(huì)|TurboTides 2024R2全新版本：智能算法驅(qū)動(dòng)的全自動(dòng)優(yōu)化透平機(jī)械集成設(shè)計(jì)平臺(tái) 
產(chǎn)品升級(jí)重大亮點(diǎn)一 智能驅(qū)動(dòng)，全程優(yōu)化* TurboTides 集成了人工智能優(yōu)化器 OASIS、參數(shù)化建模工具、自動(dòng)化網(wǎng)格生成和 CFD/FEA 求解器，為用戶提供從設(shè)計(jì)到分析的全流程自動(dòng)化支持。* 支持單目標(biāo)、多目標(biāo)、多學(xué)科的智能優(yōu)化，涵蓋多點(diǎn)優(yōu)化和氣動(dòng)結(jié)構(gòu)耦合優(yōu)化，顯著減少設(shè)計(jì)迭代時(shí)間，讓初級(jí)工程師也能完成高級(jí)設(shè)計(jì)任務(wù)。
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技術(shù)鄰公告 ??? 1年前
Lumerical案例 | 基于粒子群優(yōu)化的雙波段MIM濾波器引領(lǐng)高靈敏度檢測(cè)革新 
這些參數(shù)的初始值為后續(xù)優(yōu)化提供了重要參考。粒子群優(yōu)化算法的精準(zhǔn)調(diào)控為突破傳統(tǒng)優(yōu)化方法的瓶頸，本研究引入粒子群優(yōu)化（PSO）算法對(duì)濾波器尺寸進(jìn)行全局優(yōu)化。在優(yōu)化過(guò)程中，PSO算法的目標(biāo)函數(shù)被設(shè)計(jì)為優(yōu)化MIM濾波器的傳輸特性。
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摩爾芯創(chuàng) ??? 4月前
智能優(yōu)化設(shè)計(jì)軟件AIPOD 2023R1新版本功能介紹 
圖5 代理訓(xùn)練算法擴(kuò)展 AIPOD更多詳細(xì)介紹及軟件試用申請(qǐng)，請(qǐng)點(diǎn)擊 “AIPOD - 智能優(yōu)化設(shè)計(jì)平臺(tái)”，前往查閱。
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天洑軟件 ??? 3年前
無(wú)人系統(tǒng)群體智能及其研究進(jìn)展 
歷經(jīng)30余年研究與發(fā)展，群體智能研究由最初的蟻群優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法等群體優(yōu)化算法開(kāi)始發(fā)展到集群機(jī)器人、自重構(gòu)機(jī)器人、無(wú)人集群等分布式群體智能系統(tǒng)，再由基于互聯(lián)網(wǎng)的群體智能理論、系統(tǒng)與應(yīng)用發(fā)展到人機(jī)物融合的群體智能計(jì)算，概括而言，目前主要形成以下三種形態(tài).
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龍騰AI技術(shù) ??? 3年前
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