说明：用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化

feature-selection 特征选择 feature 优化 粒子群

说明：对多目标优化算法NSGA-II算法的改进，该算法进化代数少，但是获得的最终效果特别好！

NSGA nsga-改进 NSGA-II改进算法 改进多目标 改进的NSGA-II

说明：神经网络算法，适合适合科研人员和学生进行优化和调参。新手理解鱼群算法，希望大家可以认真学习其中的道理。

PSO-BP优化 神经网络 pso-bp pso调参过程 优化BP

说明：应用背景粒子群优化算法是一种受启发的进化计算技术鸟群行为。PSO算法是首先由甘乃迪和Eberhart（1995）；连续非线性函数的优化。该算法的基本原理方法依赖于研究社会生物的运动进行了模拟电脑（李维斯，1983；雷诺兹，1987；赫普纳&；Grenander，1990）。粒子群优化算法的研究算法在...

matlab 算法 应用 优化 粒子

说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 ...

极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 ...

极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法

说明：用粒子群优化算法进行特征选择和SVM参数优化。

feature-selection 特征选择 feature 优化 粒子群 psofeatureselection

说明：对于非均匀线型阵列，以降低波束方向图峰值旁瓣为目标，在给定阵元数和阵列孔径的约束条件下，利用多种群并行进化遗传算法进行阵元布阵优化。

多波束 多目标旁瓣 遗传算法 阵列稀疏 阵列布阵

说明：多目标差分进化算法（nsde）将非支配排序思想及精英策略与差分进化算法的差分进化机制相融合，经实测，在解决同一问题时，能够比nsga-2算法节省一半的时间，而且能够得到比nsga-2更优秀的帕累托前沿，能够得到更优秀的非劣解集

说明：将约束离散优化（CDO）转化为非线性约束非负整数规划（CNIP），该算法采用了种群混沌初始化、双方案变异、离散差分进化等多种改进措施，可求解非线性约束非负整数规划（CNIP），以及具有随机扰动的积分算子。针对非线性约束，给出了连续映射基惩罚的计算方法和基函数的公式，并在此基础上提出了处理约束的自适应...

约束离散优化 CDO 非线性约束非负整数规划 CNIP