：为改善遗传算法部份寻优精度较差的固有缺陷，提出一种基于遗传算法一方式搜查法的无人机路途方案算法。
付与约莫的一维编码展现路途，结构了路途最优化的目的函数暖以及应度函数。
先用遗传算法全局搜查．患上到全局类似最优路途，在此底子上使用部份寻优精度好的方式搜查法，患上到精度更好的路途。
仿真下场评释所提的遗传算法一方式搜查法改善了繁多遗传算法部份寻优精度较差的缺陷，普及了路途方案的精度。

《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》][包子阳,余继周,杨杉]书籍配套程序源代码。
智能优化算法在处理大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。
本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。
对于要用这些算法工具来处理具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。

本文将改进的自顺应遗传算法和相结合用于0-1背包问题的求解。
此算法对交叉率和变异率进行了优化，实现了交叉率和变异率的非线性自顺应调整，并对不可行解进行了贪婪修复。
实验结果表明，相比传统的自顺应遗传方法，新算法收敛速度快，寻优能力强，具有更可靠的稳定性。

MATLAB源码集锦-基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优

PPT是针对博主使用粒子群优化算法解决水面无人艇静态、动态障碍物规避，及场地规划三类问题，做了更深入的总结分析。
　　与目前火热的机器学习不同，智能优化算法需要对问题建立确定的模型，具有明确的优化目标函数，对优化变量不断的寻优。
通过对三种算法的问题描述、模型建立、算法参数确定、算法流程描述、计算结果分析，及从维度、优化变量、优化目标、针对业务的PSO优化四个方面，对应用在不同场景下的三种粒子群算法进行对比总结，旨在更彻底的剖析如何将粒子群优化算法应用到具体的问题中。
　　该PPT是原版包含动画的PPT（Office版本越高越好，至少2010，否则有些动画在低版本显示有问题），自我感觉PPT做的很正、很文艺范，是博主7年来打杂做各种PPT经验的大成之作（说白了也就这水平），相信看完原版PPT你就会觉得原来技术分享也可以这么文艺范！

针对分布式电源的大量应用与配电网结构的扩大，使故障定位开关函数的建立愈加复杂，传统算法的搜索速度与准确性亟待提高。
通过建立改进的开关函数模型，能够满足目前分布式电源广泛接入的现状，处理多DG、多故障的定位要求。
通过配电网结构划分降维策略进一步增加了算法的计算速度，建立改进的评价函数，防止故障定位误判。
介绍了蝙蝠算法求解配电网故障定位的具体步骤。
通过算例进行仿真对比表明，蝙蝠算法相比其他人工智能算法在配电网单故障与多故障定位方面具有愈加快速、准确的全局寻优能力。

%%若转载请注明：%farutoandliyang,LIBSVM-farutoUltimateVersion%atoolboxwithimplementsforsupportvectormachinesbasedonlibsvm,2009.%Softwareavailableathttp://www.matlabsky.com%%Chih-ChungChangandChih-JenLin,LIBSVM:alibraryfor%supportvectormachines,2001.Softwareavailableat%http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm这是faruto在libsvm基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，包括：归一化函数:scaleForSVM；
pca降维预处理函数：pcaForSVM；
网格参数寻优函数(分类成绩):SVMcgForClass；
网格参数寻优函数(回归成绩):SVMcgForRegress；
利用PSO参数寻优函数(分类成绩):psoSVMcgForClass；
利用PSO参数寻优函数(回归成绩):psoSVMcgForRegress；
利用GA参数寻优函数(分类成绩):gaSVMcgForClass；
利用GA参数寻优函数(回归成绩):gaSVMcgForRegress

本文首先建立平流层飞艇的六自在度非线性模型，根据历史气象数据建立急流风场模型，采用遗传算法对飞艇放飞轨迹寻优，对比无风和在急流风场中两种情境下飞艇放飞轨迹、放飞时间及所需能耗的变化，从而分析急流风对平流层飞艇放飞过程的影响。
系统仿真结果表明，急流风在平流层飞艇放飞过程中有着显著的影响，仿真结果可以为实际放飞计划提供参考。

第1篇为MATLAB常用算法应用设计，包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。
第2篇为MATLAB高级算法应用设计，包括人脸检测识别、改进的多算子融合图像识别系统设计、罚函数的粒子群算法的函数寻优、车载自组织网络中路边功能及防碰撞算法研究、免疫算法的数值逼近优化分析、启发式算法的函数优化分析、一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究、蚁群算法的函数优化分析、引力搜索算法的函数优化分析、细菌觅食算法的函数优化分析、匈牙利算法的指派问题优化分析、人工蜂群算法的函数优化分析、改进的遗传算法的城市交通信号优化分析、差分进化算法的函数优化分析和鱼群算法的函数优化分析。

神经网络和遗传算法分离的函数极值寻优matlab算法

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。