启发式算法

十七算法实验室

Matlab实现麻雀优化算法优化随机森林算法模型（SSA-RF）（附源码）目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种基于自然界中麻雀觅食和躲避天敌行为的新型群智能优化算法。SSA通过模拟麻雀群体中个体之间的信息交流和社会互动来指导搜索过程，旨在高效地探索解空间并找到最优解。该算法具有较强的全局搜索能力和局部开发能力，适用于求解各种复杂的连续优化问题。

十七算法实验室

Matlab实现鼠群优化算法（ROS）求解路径规划问题目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍鼠群优化算法（ROS）是一种受自然界老鼠群体行为启发的优化算法。该算法通过模拟老鼠在寻找食物时的探索、跟随和聚集行为来探索问题的最优解。ROS因其高效的全局搜索能力和局部搜索能力而受到广泛关注。

数学建模启发式算法篇（一）---遗传算法最近在准备本月亚太赛，第一个学习的是这个模拟退火，但是今天想要更新的不是模拟退火，而是遗传算法；今天学习的这个遗传算法和我们之前熟知的这个粒子群，蚁群，模拟退火之类的这个算法都是启发式的算法，也叫做智能算法，这样的方法不同与我们前期学习的这个基本的算法，可能是因为这样的方法在这个运行过程中出现的这个结果是存在误差的；就是我们每一次的这个运行的结果是不一样的；

十七算法实验室

Matlab实现海洋捕食者优化算法（MPA）求解路径规划问题目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍海洋捕食者优化算法（MPA）是一种基于自然界海洋生物捕食行为的优化算法，它通过模拟海洋捕食者如鲨鱼、海豚等在寻找猎物时的群体协作和个体行为来探索最优解。MPA因其出色的全局搜索能力和高效的局部搜索能力而受到重视。

十七算法实验室

Matlab实现海鸥优化算法（SOA）求解路径规划问题目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍海鸥优化算法（SOA）是一种基于自然界海鸥觅食行为的新型优化算法。该算法通过模拟海鸥在寻找食物过程中的飞行模式、群体互动和信息共享，来探索问题的最优解。SOA因其高效的问题求解能力和良好的鲁棒性而受到重视。

十七算法实验室

Matlab实现麻雀优化算法优化回声状态网络模型（SSA-ESN）（附源码）目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取1内容介绍麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新兴的群体智能优化算法，灵感来源于麻雀的觅食行为及其在面临危险时的预警机制。SSA通过模拟麻雀的这些自然行为来寻找问题的最优解。该算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度，但在某些情况下可能会出现早熟收敛的问题，即过早地收敛到局部最优解。

什么是启发式过滤（Heuristic Filtering）？启发式过滤是一种技术方法，利用解决问题的技术和算法来识别数据中的模式、趋势或特征。这种方法通常涉及使用预测分析和近似方法，以便快速做出决策或对信息进行分类。启发式过滤通常应用于反垃圾邮件软件、防病毒程序和人工智能等领域，以有效检测垃圾邮件、恶意软件或根据以往的数据模式做出明智的决策。

算法入门-深度优先搜索2题目：给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。

Matlab程序猿小助手

【MATLAB源码-第157期】基于matlab的海马优化算法（SHO)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。海马优化器（Sea Horse Optimizer, SHO）是一种近年来提出的新型启发式算法，其设计灵感来源于海洋中海马的行为模式，特别是它们在寻找食物和伴侣时表现出的独特策略。海马因其独特的外形和行为而著称于世，它们的这些行为为解决复杂的优化问题提供了新的思路。启发式算法通常模拟自然界中生物的行为或自然现象来解决数学和工程中的优化问题，海马优化器正是这样一种算法。下面将详细介绍海马优化器的原理、算法结构以及它在栅格路径规划和三维路径规划中的应用。

Matlab程序猿小助手

【MATLAB源码-第147期】基于matlab的QPSK调制解调在AWGN信道，瑞利信道，莱斯信道理论与实际误码率对比仿真。四相位移键控（QPSK，Quadrature Phase Shift Keying）是一种重要的数字调制技术，它通过改变信号的相位来传输数据。与其他调制技术相比，QPSK在相同的带宽条件下能够传输更多的数据，因而在现代通信系统中得到了广泛应用。本文将详细探讨QPSK在高斯白噪声（AWGN）信道、瑞利衰落信道和莱斯衰落信道三种不同信道条件下的性能对比。

算法入门-递归3题目：给定一个单链表 L 的头节点 head ，单链表 L 表示为：请将其重新排列后变为：不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。

鹅毛在路上了

基于遗传算法求解TSP问题‌TSP问题，即旅行商问题（Traveling Salesman Problem），是一个经典的组合优化问题。它描述了一个旅行商需要访问一系列城市，每个城市仅访问一次，并最后返回起点，目标是找到访问这些城市的最短路线。TSP问题是一个NP难问题，随着城市数量的增加，解决方案的空间迅速增长，导致精确算法在处理大规模问题时变得不切实际。因此，研究者们开发了各种启发式和近似算法来寻找可行解，尽管这些解可能不是最优的，但在实际应用中通常是可接受的。‌

追蜻蜓追累了

BP神经网络概述及其预测的Python和MATLAB实现## 一、背景### 1.1 人工神经网络的起源人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）受生物神经网络的启发，模拟大脑神经元之间的连接和信息处理方式。尽管早在1943年就有学者如McCulloch和Pitts提出了数学模型，但人工神经网络真正被广泛研究是在20世纪80年代。

追蜻蜓追累了

蚁狮优化算法（ALO）与支持向量机（SVM）结合的预测模型及其Python和MATLAB实现### 一、背景随着大数据时代的到来，各种复杂数据的处理和分析变得至关重要。在众多数据分析方法中，支持向量机（Support Vector Regression, SVR）因其优良的回归性能而受到广泛关注。SVR通过构建一个超平面来拟合数据，使得预测值与真实值之间的误差最小化。然而，SVR模型的性能高度依赖于其超参数的选择，如惩罚系数C和回归ε。这就需要有效的优化算法来自动搜索这些超参数。

追蜻蜓追累了

贝叶斯优化算法（Bo）与最小二乘支持向量机（LSSVM）结合的预测模型（Bo-LSSVM）及其Python和MATLAB实现### 一、背景在机器学习领域，模型的性能往往依赖于其超参数的选择。这些超参数的调优是一个重要而复杂的问题，尤其在复杂模型（如支持向量机）中。当模型的性能依赖于多个超参数时，传统的网格搜索和随机搜索方法可能显得效率低下，且容易陷入局部最优解。为了解决这个问题，贝叶斯优化（Bayesian Optimization）因其高效性和便捷性被广泛应用于超参数优化的场景。

追蜻蜓追累了

冠豪猪优化算法（CPO）、卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）结合的预测模型（CPO-CNN-SVM）及其Python和MATLAB实现### 一、背景在现代数据挖掘和机器学习领域，特征选择与模型优化是两个重要的研究方向。随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）在图像、视频等多媒体数据处理中的表现优异。然而，传统的CNN模型通常需要大量的标注数据和长时间的训练，且对特征的选择和模型参数的调优敏感。为了更好地提高模型的性能，许多学者探索了结合其他机器学习算法，如支持向量机（SVM），来处理多特征预测任务。

追蜻蜓追累了

麻雀搜索算法（SSA）与支持向量机（SVM）结合的预测模型（SSA-SVM）及其Python和MATLAB实现### 引言随着科技的快速发展，锂离子电池被广泛应用于电动汽车、便携式电子设备以及可再生能源存储等领域。有效预测锂离子电池的剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）对于提升电池的使用安全性和经济性具有重要意义。传统的RUL预测方法往往依赖于线性模型，难以处理复杂的非线性关系。因此，采用支持向量回归（SVR）结合麻雀搜索算法（SSA）进行优化，是一种有效的解决方案。

追蜻蜓追累了

贝叶斯优化算法（Bo）与门控循环单元（GRU）结合的预测模型（Bo-GRU）及其Python和MATLAB实现### 背景随着时间序列数据在各个领域（如金融、气象、医疗等）应用的日益广泛，如何准确地预测未来的数据点成为了一个重要的研究方向。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）作为深度学习模型，因其在处理时间序列数据时的优越表现而被广泛应用。然而，这些模型的性能往往依赖于超参数的设置，如隐藏层单元数、学习率、批次大小等。传统的超参数调优方法主要依赖于网格搜索或随机搜索，效率较低。贝叶斯优化算法通过构建目标函数的概率模型来寻找最优超参数，逐步提高搜索效率。因此，将贝叶斯优化算法与GRU结合，用于时间序列

追蜻蜓追累了

浣熊优化算法（COA）与支持向量机（SVM）结合的预测模型及其Python和MATLAB实现#### 一、背景随着数据量的不断增加，支持向量机（SVM）作为一种强大的监督学习模型，在分类和回归任务中表现优异。SVM的优势在于其出色的泛化能力，能够有效处理高维特征空间。然而，SVM的性能往往依赖于其超参数的选择，如惩罚参数C和核函数参数。此外，特征选择的质量也直接影响模型的性能。传统的超参数调优方法如网格搜索和随机搜索虽然有效，但计算开销较大，尤其在高维数据的情况下。

追蜻蜓追累了

蓝鲸优化算法（BWO）与XGBoost模型结合的预测模型（BWO-XGBoost）及其Python和MATLAB实现### 背景随着数据量的增加和复杂性的提升，传统的机器学习算法在模型训练和预测上的效率逐渐无法满足应用需求。XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为一种高效的集成学习算法，在处理大规模数据时表现出色。然而，它的性能在很大程度上依赖于超参数的优化。传统的超参数调优方法（如网格搜索、随机搜索）存在计算量大、效率低等问题。因此，结合优化算法对XGBoost进行超参数调优成为了一种重要的研究方向。