内容概要：本文详细介绍了如何结合麻雀搜索算法(SSA)与极限学习机(ELM)，利用MATLAB实现了优化的分类预测模型，并提供了相关模型描述及示例代码。文章首先讨论了ELM的独特之处及其存在的局限性，接着阐述了SSA的基本原理以及它如何协助优化ELM的表现。随后提出了SSA-ELM混合模型的设计思路和技术创新点。最后展示了此模型的应用领域，包括但不限于图像分类、医疗诊断、金融预测、文本分类及智能制造。文中还给出了具体的编程实现方法和技术细节，有助于科研人员理解并复现实验结果。 适合人群：对优化算法及机器学习感兴趣的学者或从业者；从事数据科学、自动化等相关行业的研究人员和技术开发人员。 使用场景及目标：适用于处理大型复杂数据集的任务；目标在于改善现有ELM在处理非线性和高维数据方面的能力不足问题，同时为其他机器学习方法提供改进方向。 其他说明：附带了完整的源码，便于使用者直接运行测试案例，方便教学与研究；此外还涉及了一些有关模型评估的内容，例如如何避免过度拟合等。这使文献既具有理论参考价值又兼备实际操作指南的功能。

海象优化器（Walrus Optimizer）是一种新颖的全局优化算法，主要应用于解决复杂的多模态优化问题。在各类智能优化算法中，如遗传算法、粒子群优化、模拟退火等，它们的基本结构原理相似，都是通过模拟自然界中的某种过程来搜索最优解。然而，海象优化器的独特之处在于其迭代公式，这是它能在众多优化算法中脱颖而出的关键。 在海象优化器的设计中，借鉴了海象在捕食过程中的行为模式。海象在寻找食物时，不仅依赖于随机搜索，还会利用当前最优解的信息进行有目标的探索。这种策略在算法中体现为结合全局和局部搜索能力的迭代更新规则。 以下是海象优化器的主要组成部分及其工作原理： 1. **初始化**：`initialization.m` 文件通常包含了算法的初始化步骤，如设置参数、生成初始种群等。初始阶段，算法会随机生成一组解（也称为个体或代理），这些解将代表潜在的解决方案空间。 2. **海象运动模型**：在`WO.m`文件中，我们可以找到海象优化器的核心算法实现。海象的运动模型包括两种主要行为：捕食和社交。捕食行为是基于当前最优解进行局部探索，而社交行为则涉及到与其他个体的交互，以促进全局搜索。 3. **迭代更新**：每次迭代中，海象优化器会根据海象的捕食和社交行为调整解的坐标。这通常涉及一个迭代公式，该公式可能包含当前解、最优解、以及一些随机成分。迭代公式的设计确保了算法既能保持对全局最优的敏感性，又能有效地跳出局部极小值。 4. **评价函数**：在`Get_Functions_details.m`文件中，可能会定义用于评估每个解的适应度的函数。这个函数根据问题的具体目标（最小化或最大化）计算每个解的质量。 5. **停止条件**：算法的运行直到满足特定的停止条件，如达到最大迭代次数或适应度阈值。`main.m`文件通常包含了整个优化过程的主循环和这些条件的判断。 6. **辅助函数**：`levyFlight.m`和`hal.m`可能包含一些辅助函数，如莱维飞行（Levy Flight）或哈喇（Hal）步，它们用来引入长距离跳跃以提高全局搜索能力。 7. **许可证信息**：`license.txt`文件包含算法的使用许可条款，确保用户在合法范围内使用和修改代码。 了解这些基本概念后，开发者可以依据MATLAB编程环境实现海象优化器，并将其应用到实际的优化问题中，如工程设计、经济调度、机器学习参数调优等领域。通过理解和掌握迭代公式以及算法的各个组件，可以灵活地调整算法参数，以适应不同问题的特性，从而提升优化效率和精度。

MATLAB光伏发电系统仿真模型：基于PSO算法的静态遮光光伏MPPT仿真及初级粒子群优化应用,MATLAB环境下基于PSO算法的静态遮光光伏MPPT仿真模型：智能优化算法与基础粒子群控制的应用研究,MATLAB光伏发电系统仿真模型，智能优化算法PSO算法粒子群算法控制的静态遮光光伏MPPT仿真，较为基础的粒子群光伏MPPT，适合初始学习 ,MATLAB; 光伏发电系统仿真模型; 智能优化算法; PSO算法; 粒子群算法; 静态遮光; MPPT仿真; 基础学习。,初探MATLAB粒子群算法优化光伏MPPT仿真实验基础指南

果蝇优化算法（Flies Optimization Algorithm，简称FOA）是一种基于生物行为的全局优化方法，源自于自然界中果蝇寻找食物的行为。这种算法利用群体智能的概念，模拟果蝇在空间中随机飞行并根据嗅觉（即目标函数值）来调整飞行方向，从而找到最佳解。在IT领域，FOA常被应用于复杂问题的求解，如工程设计、机器学习模型参数调优、网络优化等。 我们来看一下果蝇优化算法的基本原理。在FOA中，果蝇群体代表一组解决方案，每个果蝇的位置表示一个潜在的解。算法初始化时，果蝇们随机分布在搜索空间中。随着迭代进行，果蝇会根据以下两个策略更新位置： 1. 随机飞行：果蝇按照一定的概率随机改变飞行方向，这有助于跳出局部最优，探索更广泛的解决方案空间。 2. 嗅觉引导：果蝇会被更佳的解（即目标函数值更低的点）吸引，调整飞行方向朝向这些区域。这样可以确保算法逐渐逼近全局最优解。 在Python中实现FOA，我们需要定义以下几个关键步骤： 1. **初始化**：随机生成果蝇群体的初始位置，这对应于待解决问题的初始解集。 2. **计算适应度**：对每个果蝇的位置计算目标函数值，以评估其优劣。 3. **更新规则**：根据随机飞行和嗅觉引导策略更新果蝇的位置。 4. **终止条件**：设定最大迭代次数或满足特定精度条件后停止算法。 在Python代码中，可能会使用numpy库来处理矩阵运算，matplotlib库用于可视化过程，以及random库来实现随机数生成。FOA的Python实现通常包含以下核心部分： - `initialize_population()`: 初始化果蝇群体。 - `fitness_function()`: 定义目标函数，用于评估果蝇位置的质量。 - `update_position()`: 实现随机飞行和嗅觉引导的更新规则。 - `main_loop()`: 迭代过程，包含适应度计算和位置更新。 - `plot_results()`: 可视化结果，展示果蝇群体的优化过程。 在软件/插件领域，FOA可能被集成到优化工具或框架中，允许用户解决特定问题时选择不同的优化算法。例如，它可能作为模块在科学计算库如Scipy或Optuna中出现，或者作为插件在数据分析平台如Apache Spark中提供。 果蝇优化算法是一种强大的优化工具，尤其适合解决多模态、非线性优化问题。结合Python编程语言，我们可以方便地实现和应用这种算法，解决实际问题，并通过可视化的手段理解其优化过程。同时，理解并掌握这类智能优化算法对于提升IT专业人士在问题求解和数据分析能力方面具有重要意义。

TSP(旅行商) 问题代表组合优化问题, 具有很强的工程背景和实际应用价值, 但至今尚未找到非常有效的求解方法.为此,讨论了最近研究比较热门的使用各种智能优化算法(蚁群算法、遗传算法、 模拟退火算法、 禁忌搜索算法、Hopfield神经网络、 粒子群优化算法、 免疫算法等) 求解TSP 问题的研究进展,指出了各种方法的优缺点和改进策略.最后总结并提出了智能优化算法求解TSP 问题的未来研究方向和建议.

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

【智能优化算法】基于遗传算法求解非线性目标函数最小值问题含Matlab源码.zip

分享了萤火虫群算法Firebug Swar（这个是FSO，不是萤火虫算法FA！）的源代码及原文，亲测有效，更多算法可进入空间查看

天鹰优化器MATLAB代码

给初学学习智能优化算法提供一个学习平台，里面有ppt还有部分程序。