优化算法

一文窥见神经网络生物神经元的组成生物神经元的基本工作原理人工神经元（对生物神经元的数学建模）神经网络中权重的作用神经网络中偏置的作用

【2024年SCI一区新算法：黑翅鸢优化算法】分布式电网故障定位使用10节点网络分为单重故障和两重故障设置不同的场景，使用BKA算法进行准确的定位。本人擅长各类优化模型的建模和求解，具有近400个优化项目的建模仿真经验，擅长模型构建，算法设计，算法实现和算法改进。累计指导各类建模/算法比赛和SCI写作超过100人次。本人长期提供： ①源码分享（近1000个本人手写项目） ②辅导答疑（远程桌面一对一语音+文档指导，可以录屏反复观看） ③项目定制（根据您的现实问题，针对性建模求解，提供完整方案+代码实现）

神经网络与数学建模

DA-CNN-LSTM多输入回归|蜻蜓算法-卷积-长短期神经网络|Matlab目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：本代码基于Matlab平台编译，将DA(蜻蜓优化算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测

2024年最新算法:青蒿素优化算法（Artemisinin Optimization Algorithm, AOA）原理介绍青蒿素优化算法（Artemisinin Optimization Algorithm, AOA）是2024年提出的一种受青蒿素抗疟疾特性启发的元启发式优化算法。青蒿素是一种从中草药青蒿中提取的化合物，因其在治疗疟疾方面的显著效果而闻名。AOA算法的设计者将青蒿素的这一特性抽象为优化策略，用于解决工程和科学中的优化问题。

优化理论及应用精解【29】在支持向量机（SVM）的框架下，求解两条线段之间距离最近的两个点可以视为一个最优化问题。通常这个问题不直接涉及传统的SVM模型（用于分类或回归），而是与凸优化更为相关。这里我们可以使用几何方法和最优化技术来解决该问题。以下是求解思路：

PyTorch源码系列（一）——Optimizer源码详解PyTorch的 Optimizer 类是深度学习模型中用于管理和更新模型参数的基类。它负责根据损失函数的梯度信息调整模型的参数，使模型逐步逼近最佳状态。Optimizer 类通过实现一些核心方法，如 step()，来执行参数更新过程，而 zero_grad() 方法则用于清除模型中所有参数的梯度。

遗传算法求解VRP路径规划问题VRP问题（车辆路径问题）是一类经典的组合优化问题，其目的是在一定约束条件下（如车辆容量限制、路径长度限制等），为一组车辆分配配送任务，使得配送成本最小化。VRP问题广泛应用于物流、运输等领域。

Python优化算法24——基于觅食生境选择的粒子群算法(FHSPSO)科研里面优化算法都用的多，尤其是各种动物园里面的智能仿生优化算法，但是目前都是MATLAB的代码多，python几乎没有什么包，这次把优化算法系列的代码都从底层手写开始。

VMD，TVF-EMD，SVMD，FMD，CEEMDAN信号分解算法的参数优化模态分解算法作为信号处理的核心技术之一，‌通过将复杂的信号分解为简单或易于处理的组成部分，‌显著提高了信号处理的效率，在信号处理领域扮演着重要角色，其主要作用包括：

2024年8月一区SCI-海市蜃楼优化算法Fata morgana algorithm-附Matlab免费代码本期介绍了一种基于地球物理的高效优化方法名为海市蜃楼优化算法Fata morgana algorithm，FATA的元启发式算法。通过模拟海市蜃楼的形成过程，FATA分别设计了海市蜃楼滤光原理(MLF)和光传播策略(LPS)。该成果于2024年8月最新上线在JCR 1区，中科院top SCI期刊 Neurocomputing 。

【数学建模】基于贪心算法的电力市场的输电阻塞管理（附论文及matlab、lingo代码）适合数学建模新手研究的题目，备战国赛的同学可以拿这道题目练手，本文含论文代码，帮助解题理解思路。（1）题目信息：

Optuna包中TPE算法（代码解析）Optuna是一个自动超参数优化软件框架，专为机器学习而设计。Github项目地址TPE（Tree-structured Parzen Estimator）是一种用于超参数优化的算法，它被广泛应用于机器学习模型中。TPE 算法基于贝叶斯优化技术，特别适用于高维空间中的优化问题，并且在许多情况下比网格搜索和随机搜索等传统方法更高效。

差分进化（Differential Evolution）算法差分进化算法（DE）是一种基于群体的进化算法，由Rainer Storn和Kenneth Price在1995年提出。它是一种全局优化算法，适用于处理多种优化问题，包括非线性、多峰值和高维问题。与其他进化算法相比，差分进化算法具有实现简单、参数少、收敛速度快等优点。其主要思想是通过变异、交叉和选择操作，在搜索空间中逐步找到最优解。

Python数据分析案例52——基于SSA-LSTM的风速预测(麻雀优化)又要开始更新时间序列水论文的系列的方法了，前面基于各种不同神经网络层，还有注意力机制做了一些缝合模型。其实论文里面用的多的可能是优化算法和模态分解，这两个我还没出专门的例子，这几天正好出一个优化算法的例子来做一个时间序列模型的缝合版。想看更多的发论文用的模型可以参考我数据分析案例之前的文章，或者关注我后面的文章。

KKT条件KKT条件（Karush–Kuhn–Tucker conditions），约束优化问题的一阶必要条件。

2024最新算法：北极海鹦优化（Arctic puffin optimization，APO）算法求解23个函数，MATLAB代码北极海鹦优化（Arctic puffin optimization，APO）算法是2024年提出一种智能优化算法。该算法模拟海鹦在空中飞行和水下觅食两个阶段的行为，旨在实现勘探与开发之间更好的平衡。该算法包括几个关键操作，包括空中飞行阶段的空中搜索和俯冲捕食，以及水下觅食阶段的采集觅食、强化搜索和捕食者规避。通过这些步骤，该算法旨在有目的地探索搜索空间，在探索和利用之间取得更好的平衡，从而避免陷入局部最优。APO包括空中飞行（探索）和水下觅食（开发）阶段。在探索阶段，引入Levy飞行和速度因子机制，增强算

2024最新算法：鹅优化算法（GOOSE Algorithm，GOOSE)求解23个函数，MATLAB代码鹅优化算法（GOOSE Algorithm，GOOSE)是2024年提出的一种智能优化算法，该算法从鹅的休息和觅食行为获得灵感，当鹅听到任何奇怪的声音或动作时，它们会发出响亮的声音来唤醒群中的个体，并保证它们的安全。

2024最新算法：吸血水蛭优化器（Blood-Sucking Leech Optimizer，BSLO）求解23个函数，MATLAB代码吸血水蛭优化器（Blood-Sucking Leech Optimizer，BSLO）是2024年提出的一种智能优化算法，该算法模拟了水蛭的探索、定向水蛭的利用、定向水蛭的切换机制、无方向水蛭的搜索策略和重新跟踪策略。

神经网络与数学建模

SSA-LSTM多输入分类预测 | 樽海鞘优化算法-长短期神经网络 | Matlab目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：本代码基于Matlab平台编译，将SSA(樽海鞘优化算法)与LSTM（长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据分类预测

深度学习进阶：粒子群优化的改进与应用 | 提升模型性能的不二之选！在深度学习领域，优化算法的选择对模型的训练效率和最终性能有着至关重要的影响。这其中，粒子群优化因其实现简单、收敛速度快等特点，成为了最热门的优化算法之一。