函数寻优
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基于鱼群算法的函数寻优算法代码
基于鱼群算法的函数寻优算法代码 详细解释教程请见里边教程，由于文件大小限制，想要高清教程请联系我。（1066146635@qq.com） -
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基于罚函数的粒子群算法的函数寻优
自20世纪50年代中期创立了仿生学，许多学者开始从生物中挖掘新的算法来用于复杂的优化问题。一些学者通过研究生物进化的机理，分别提出了适合于现实世界复杂优化问题的模拟进化算法（Simulated evolutionary algorithms），例如SA、SOA、ACO、PSO、GA等。 例如美国Michigan大学的J.H.Holland教授等创立的遗传算法GA，Rechenberg等创立的进化策略及Fogel等创立的进化规划。遗传算法GA、进化策略、进化规划有一定的相似性，它们均来自于达尔文的进化论， -
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MATLAB实现的粒子群优化算法多维函数寻优系统
该项目提供基于MATLAB的粒子群优化算法完整实现，适用于多维函数的全局优化。系统模拟群体智能行为，支持自定义目标函数、粒子数量和迭代次数参数配置，帮助用户快速求解复杂优化问题。 -
蚁群算法路径优化与多元函数极值求解系统
本项目是一个基于MATLAB平台开发的综合性智能优化工具，旨在利用蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）高效解决复杂的组合优化问题与连续空间函数寻优问题。针对路径最优化（如经典TSP旅行商问题），系统通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放并感知信息素的生物特性，在多个节点城市之间建立概率性选择模型，通过正反馈机制不断增强最优路径上的信息素浓度，最终搜索出总里程数最短的闭环或开环路径方案。 在函数求极值功能模块中，算法将待求解的数学函数视作地形，将蚂蚁群体分布在定义的解空间内，通过位 -
量子免疫遗传算法函数寻优系统
本程序实现了一种结合量子计算理论与生物免疫机制的改进型遗传算法，专门用于求解复杂连续函数的全局最小值问题。 系统通过量子位（Qubit）对染色体进行概率幅编码，利用量子叠加性实现比传统二进制编码更广的搜索空间覆盖，单条量子染色体即可代表多种状态的叠加，显著提升了搜索效率。 在进化过程中，程序引入了独特的免疫算子。通过提取优化问题的特征信息作为疫苗并执行接种操作，能够有效修正个体中的不良基因。 同时，利用免疫学中的克隆选择和记忆库机制，根据个体与抗原的亲和力（即适应度）进行选择，并结合浓度控制策略抑制高浓度 -
二维粒子群优化算法仿真系统
本项目的核心任务是在MATLAB环境下实现一个完整的二维粒子群优化（PSO）算法仿真试验系统。该程序模拟了粒子群在二维搜索空间中的寻优过程，旨在寻找复杂非线性目标函数的全局最优解。其实现方法严格遵循群体智能算法理论，将每一个粒子视为解空间内的一个潜在解，通过模拟鸟群觅食行为中的个体经验与社会共享机制来进行迭代。 算法逻辑涵盖了初始种群位置与速度的随机生成、适应度函数的实时评估、个体历史最优位置（pbest）以及群体全局最优位置（gbest）的持续动态更新。在每一轮迭代中，程序通过引入线性递减惯性权重和学习 -
自适应遗传算法函数优化寻优系统
本项目设计并实现了一个高度灵活的基础自适应遗传算法（AGA）框架，其核心功能是能够根据种群个体的适应度分布情况实时、自动地调整交叉概率和变异概率。当种群趋于成熟或陷入局部极值时，算法会自动增大交叉与变异概率，以打破搜索停滞并探寻新的解空间；而当种群中个体优劣差异较大时，则适当减小概率以保护优良基因不被破坏。该系统具备极强的通用性，用户仅需在程序预留的函数接口处修改目标函数表达式，即可完成从数学函数极值寻找、工程参数优化到系统建模寻优等不同任务的切换。 在实现细节上，项目采用了模块化编程结构，包含种群初始化
