最值寻优
-
粒子群算法驱动的样本拟合与全局最值寻优系统
本项目旨在通过结合数据建模技术与启发式搜索算法，解决离散采样数据背景下的最值寻优挑战。系统主要分为两个核心阶段：第一阶段为样本再拟合，利用MATLAB的曲线拟合工具箱或数值计算方法（如三次样条插值、多项式回归或径向基函数拟合），根据已有的离散实验样本点构建连续的待优化目标函数，将零散的数据转化为具备解析形式或黑盒结构的数学模型。第二阶段为粒子群算法（PSO）最值搜索，系统初始化一个随机分布的粒子种群，每个粒子代表拟合函数解空间内的一个潜在最优位置。通过不断迭代更新粒子速度与位置，并动态调整惯性权重和学习因
