来自于剑桥大学教授YangXinshe的萤火虫算法Matlab源码，适合各种寻优问题的建模，内含代码的详细说明
2024/11/19 12:58:06
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基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法在一组等式或者不等式的约束下求极值。
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法在一组等式或者不等式的约束下求极值。
基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法在一组等式或者不等式的约束下求极值。
2024/10/20 8:06:40
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本程序基于MATLAB语言开发和实现。
使用粒子群寻优算法，对多目标的问题进行了优化。
主要解决的是单目标寻优算法下的单目标寻优后导致的整体目标差的问题。
使用粒子群寻优算法，对多目标的问题进行了优化。
主要解决的是单目标寻优算法下的单目标寻优后导致的整体目标差的问题。
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本代码主要利用MATLAB工具进行MATLAB——基于PSO工具箱的函数寻优算法仿真，实现函数寻优的模拟
2024/10/4 12:05:46
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PID参数可以通过工程整定方法整定，也可以通过使给定的性能指标达到最大或最小来确定。
对于给定的性能指标，通过单纯形替换法寻优，得到使性能指标达到最小时的PID值。
通过matlab编程实现。
对于给定的性能指标，通过单纯形替换法寻优，得到使性能指标达到最小时的PID值。
通过matlab编程实现。
2024/9/13 12:29:30
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光伏阵列能否正常工作直接关系到整个光伏发电系统运行的安全性和可靠性。
对于光伏阵列故障诊断中传统的BP神经网络诊断算法准确率低、收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子群优化RBF神经网络的故障诊断算法。
建立以光伏阵列的4种故障特征参数为输入、5种情况为输出的故障诊断模型,对基于粒子群算法的网络模型的自适应权重寻优进行仿真实验。
最后,将优化算法与BP神经网络算法以及RBF神经网络算法进行对比。
实验结果表明,优化算法不仅可以有效地诊断光伏阵列的故障类型,而且还可以提高故障诊断的准确率。
对于光伏阵列故障诊断中传统的BP神经网络诊断算法准确率低、收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子群优化RBF神经网络的故障诊断算法。
建立以光伏阵列的4种故障特征参数为输入、5种情况为输出的故障诊断模型,对基于粒子群算法的网络模型的自适应权重寻优进行仿真实验。
最后,将优化算法与BP神经网络算法以及RBF神经网络算法进行对比。
实验结果表明,优化算法不仅可以有效地诊断光伏阵列的故障类型,而且还可以提高故障诊断的准确率。
2024/7/16 10:56:42
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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