混合优化算法
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MATLAB实现的PSO-GSA混合算法优化SVM参数系统
本项目基于MATLAB开发，通过融合粒子群优化（PSO）与引力搜索算法（GSA），自动优化支持向量机（SVM）的超参数（如惩罚系数C与核函数参数），有效提升分类或回归任务的性能与效率。 -
基于MATLAB混合优化算法的配电网经济性规划系统
本项目采用MATLAB实现配电网规划主程序，结合混合优化算法与潮流计算，以总成本最小化为目标，自动生成经济最优的网架结构方案。系统综合考虑建设与运行成本，提升规划效率与精确性。 -
MATLAB实现基于最优极端学习的混合优化算法系统
本项目设计并实现了一种集成多种优化技术的自适应极端学习机（ELM）模型，通过MATLAB自动调整隐含层节点、激活函数等关键参数，显著提升机器学习性能与效率。系统适用于回归、分类等任务验证。 -
MATLAB实现：模拟退火-粒子群混合优化算法系统
本项目在MATLAB中实现了模拟退火与粒子群混合优化算法，结合两者优势解决复杂多峰函数优化问题。系统具有强全局搜索能力和快速收敛特性，支持用户自定义目标函数，有效避免局部最优解。 -
MATLAB混合优化算法TSP求解系统
本项目基于MATLAB实现了融合粒子群算法、遗传算法与蚁群算法的混合优化策略，用于高效求解旅行商问题。通过遗传算法初始化种群，结合粒子群优化和蚁群信息素机制，显著提升全局搜索能力和收敛速度。
