寻优计算
-
MATLAB遗传工具箱
遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机优化搜索方法。其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。基于遗传算法的函数寻优计算，针对适应度函数，能够实现较快的收敛计算，寻优结果较合理，鲁棒性较好。 遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身；遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信 -
-
粒子群优化算法PSO函数寻优及分析程序
本程序实现了基础的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO），专门用于求解连续空间的数学函数优化问题。代码的核心逻辑构建在模仿鸟群捕食行为的群体智能之上，通过模拟粒子的位置移动和速度变化来搜索全局最优解。在该项目中，系统详细展示了如何针对特定的目标函数进行寻优计算，涵盖了参数初始化、粒子群随机分布、个体极值与全局极值的实时维护以及粒子运行轨迹的动态更新。实现过程简单明了，重点突出了第一个样本函数的优化路径，并预留了灵活的接口，使用户能够通过更换目标函数句柄轻松切换到 -
细菌觅食优化算法BFA仿真分析系统
该项目基于MATLAB平台实现细菌觅食优化算法，通过数学建模方式完整模拟大肠杆菌在人体肠道内寻找营养物质的仿生行为。在系统模型中，优化问题的潜在解被映射为搜索空间中细菌的物理状态，其性能由优化函数的适应值进行评价。
