基于灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机HKELM回归预测， GWO-HKELM数据回归预测，多变量输入模型。 优化参数为HKELM的正则化系数、核参数、核权重系数。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

内容概要：该论文探讨了利用灰狼群体合作捕食行为的特点，设计了一种新的无人机集群动态任务分配方法。首先分析了灰狼在捕食过程中展现出的社会层级结构以及合作行为，提出了灰狼互动和合作捕食行为的动力学模型。然后，文中详细介绍了如何将这一自然现象转化为有效的任务分配流程应用于无人机系统之中，强调在不同条件下该方法能显著改进资源均衡分配并提升执行任务的效果。最后通过仿真实验比较新型算法和其他传统任务分配方式（例如拍卖机制）的效果，结果显示新方案在任务收益和资源均衡度方面具有明显的优势。该研究成果有助于增强无人机集群系统的灵活性与鲁棒性，从而更好地适应未来多样化且复杂的任务需求。 适合人群：具备机器人技术基础的研究人员、从事无人机开发的专业人士和关注智能化无人系统的学者。 使用场景及目标：无人机集群在军事侦察、紧急救援等领域中需要高效的任务管理和资源分配策略来保证操作的安全性和效率。此外，本研究所提出的任务分配方案亦可用于解决工业级无人机在物流配送等方面面临的类似挑战。 其他说明：该研究表明，在面对不确定的任务环境或者多个任务节点变化的情形时，模仿生物界群体行为的人工算法可能比传统基于规则的方法更加

内容概要：本文详细介绍了非支配排序多目标灰狼优化算法（NSGWO）的Matlab实现，涵盖了算法的核心思想、关键技术实现以及丰富的测试函数和工程应用场景。首先，文章解释了NSGWO如何将灰狼的社会等级制度与多目标优化的非支配排序相结合，通过α、β、δ三个等级的狼来引导种群进化。接着，重点讨论了目标函数的向量化操作、种群更新策略、收敛因子的设计等关键技术点。此外，还提供了46个标准测试函数及其评价指标，如超体积（HV）等。最后，通过天线设计、电机设计等多个工程案例展示NSGWO的实际应用价值。 适合人群：具备一定数学建模和优化理论基础的研究人员、工程师，尤其是从事多目标优化研究和技术开发的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要同时优化多个相互冲突的目标的场景，如天线设计、机械设计等领域。主要目标是帮助用户理解和掌握NSGWO算法的实现原理，并能够将其应用于实际工程项目中。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实用的小技巧，如矩阵运算优化、并行计算加速等。对于希望进一步改进算法的读者，文章还探讨了NSGWO与其他模型（如LSTM）结合的可能性。

基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法_滕志军 MATLAB代码，可提供代码与lunwen。 首先，其通过 Tent 混沌映射产生初始种群，增加种群个体的多样性; 其次，采用非线性控制参数，从而提高整体收敛速度; 最后，引入粒子群算法的思想，将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息，从而保留灰狼个体自身最佳位置信息。 ,核心关键词：Tent混沌映射; 灰狼优化; 混合算法; 非线性控制参数; 粒子群算法思想。,滕志军改进算法：Tent映射混合灰狼优化算法的MATLAB实现

揭开IPA文件的灰纱——通过静态分析工具了解IPA实现 话题简介：在AppStore中经常会出现各种令人耳目一新的App，他们是如何实现那些效果的？他们又是使用哪些公共组件来完成自己的功能的呢？在本次演讲中将对如何探索那些封藏在IPA文件后面的实现进行简单的分析，将会针对其中的一些工具进行具体的演示和介绍。 讲师简介：张超，资深iOS 专家，iOS创业者。2009年在深圳第一次创业，主要从事iPhone应用的开发，完成了从技术到产品设计以及团队运营管理等全流程角色的转换，积累了丰富的iOS创业经验，熟稔App store的规则及流程，了解开发者的需求，并掌握了创业项目的全程运作能力。目前在国内移动互联网统计分析平台——友盟，担任iOS Team Leader。是创新工场和友盟的早期团队成员。

在当前能源转型和低碳经济发展的大背景下，风光储微电网作为一种新兴的能源供应体系，越来越受到重视。微电网结合风能、太阳能和储能装置，能够提高能源利用效率，减少对外部电网的依赖。然而，如何对微电网中的储能容量进行有效优化，一直是相关领域研究的热点问题。 本研究针对风光储微电网的储能容量优化问题，提出了基于改进灰狼优化算法（CGWO）的研究方法。灰狼优化算法是一种模拟灰狼捕食行为的新型智能优化算法，具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。针对传统灰狼优化算法在复杂问题求解过程中可能出现的早熟收敛和局部搜索能力不足的缺陷，本研究对算法进行了改进，旨在提高其求解精度和效率。 在理论基础与方法论部分，本研究首先对微电网的概念和发展进行了阐述，接着介绍了储能系统的特点及应用，并对灰狼优化算法及其改进进行了深入分析。此外，研究构建了风光储微电网的系统模型，为后续的储能容量优化奠定了基础。 改进灰狼算法的设计与实现环节，探讨了算法的基本原理，并给出了改进思路和步骤流程。这部分内容对算法的改进过程进行了详细说明，包括如何通过调整参数和引入新的策略来提升算法性能。 在风光储微电网储能容量优化模型部分，本研究通过数学建模和优化目标的设定，对风光储微电网系统进行了建模，并详细描述了储能容量优化的目标与约束条件。通过数学表达式呈现了优化问题的求解方法，并对优化结果进行了分析对比，给出了相应图表和数据。 仿真与结果分析部分，研究使用了特定的仿真平台和参数设置，展示了仿真结果，并对结果进行了深入分析。同时，将改进灰狼算法（CGWO）与传统灰狼优化算法（GWO）以及粒子群优化算法（PSO）和遗传算法（GA）进行了对比，从收玫曲线、微电网供电与负荷匹配、储能状态变化（SOC）和总成本等方面，展示了改进算法的优势和优化效果。 在结论与展望部分，本研究总结了研究的主要结论，并指出了研究过程中存在的不足以及未来研究的发展方向。通过优化前后微电网供电与负荷匹配、储能SOC变化、总成本对比等指标，充分证明了改进灰狼算法在风光储微电网储能容量优化中的有效性和优越性。 本次研究的核心目标是通过改进灰狼算法提高风光储微电网储能容量优化的效率和精度，以期达到提升可再生能源利用率和降低系统总成本的目的。通过仿真验证，该算法在微电网系统中的应用前景广阔，并为相关领域的深入研究提供了理论和技术支持。

在VB（Visual Basic）编程环境中，我们经常需要对窗口的行为进行自定义，以满足特定的应用需求。"CloseButton"这个话题就是关于如何禁用或使VB窗口右上角的关闭按钮（X按钮）变灰，从而阻止用户通过点击该按钮来关闭程序。这在某些情况下可能是必要的，例如在数据保存或确认操作之前，防止用户意外地结束应用程序。 我们需要理解VB窗口的基本结构。一个VB窗口通常由多个控件组成，其中包括标题栏，其中包含关闭、最小化和最大化按钮。这些按钮的功能是由操作系统默认控制的，但在VB中，我们可以使用代码来改变它们的行为。 禁用关闭按钮的主要方法是通过重写窗口的`FormClosing`事件。`FormClosing`事件在用户尝试关闭窗口时触发，包括点击关闭按钮。我们可以通过设置`Cancel`属性为`True`来取消关闭操作。以下是实现这一功能的VB代码示例： ```vb Private Sub FormClosing(sender As Object, e As FormClosingEventArgs) Handles Me.FormClosing If Not CanClose Then ' 如果CanClose函数返回False，则阻止关闭 e.Cancel = True MessageBox.Show("程序不允许此时关闭，请完成当前操作后再试。") End If End Sub Function CanClose() As Boolean ' 这里添加你的逻辑，如检查是否已保存数据等 ' 如果允许关闭，返回True，否则返回False End Function ``` 在`CanClose`函数中，你可以编写你的条件判断，例如检查是否有未保存的数据，或者是否正在进行关键操作。如果满足关闭条件，`CanClose`返回`True`，窗口将继续关闭；否则，返回`False`，阻止窗口关闭并显示提示信息。 另一种使关闭按钮变灰的方法是通过修改窗口样式。VB提供了`FormBorderStyle`属性来改变窗口边框的类型。例如，将`FormBorderStyle`设置为`None`可以完全移除窗口边框，包括关闭按钮。然而，这并不是一个理想的解决方案，因为它会删除所有标准窗口控件，包括最大化和最小化按钮。 此外，如果你希望保留窗口边框但仅禁用关闭按钮，可以使用API调用来实现。VB允许调用Windows API函数来获取更底层的控制。以下是一个示例，使用`FindWindow`和`SetWindowLong` API函数来禁用关闭按钮： ```vb Imports System.Runtime.InteropServices Public Class Form1 _ Private Shared Function FindWindow(ByVal lpClassName As String, ByVal lpWindowName As String) As IntPtr End Function _ Private Shared Function GetWindowLongPtr(ByVal hWnd As IntPtr, ByVal nIndex As Integer) As IntPtr End Function _ Private Shared Function SetWindowLongPtr(ByVal hWnd As IntPtr, ByVal nIndex As Integer, ByVal dwNewLong As IntPtr) As IntPtr End Function Private Const GWL_STYLE As Integer = -16 Private Const WS_SYSMENU As Integer = &H80000 Private Sub Form1_Load(sender As Object, e As EventArgs) Handles MyBase.Load Dim hwnd As IntPtr = FindWindow(vbNullString, Me.Text) If hwnd <> IntPtr.Zero Then Dim style As IntPtr = GetWindowLongPtr(hwnd, GWL_STYLE) SetWindowLongPtr(hwnd, GWL_STYLE, style And Not WS_SYSMENU) End If End Sub End Class ``` 这段代码会在窗口加载时找到对应的窗口句柄，并修改其风格以禁用系统菜单，从而使得关闭按钮不可见。 请注意，这种做法可能会引起用户体验上的问题，因为用户可能不清楚为什么无法关闭窗口。因此，在实际应用中，应谨慎使用，并提供清晰的指示或替代的退出方式。 使VB窗口的关闭按钮变灰失效可以通过处理`FormClosing`事件、更改窗口样式或调用API函数来实现。每种方法都有其适用场景和潜在影响，开发者应根据具体需求选择合适的方式。

内容概要：本文介绍了一种利用灰狼优化算法（GWO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）参数的方法。首先解释了GWO的基本原理，即通过模拟狼群捕猎的行为来寻找最优解。文中详细展示了如何将GWO应用于LSSVM的两个重要参数——惩罚参数c和核函数参数g的优化过程中。接着提供了具体的Python和Matlab代码实现，包括适应度函数的设计、狼群位置的更新规则以及完整的优化流程。此外，还给出了实际案例的应用，如轴承故障数据集的预测精度显著提高，并讨论了一些常见的注意事项和技术细节。 适合人群：从事机器学习研究或应用的技术人员，尤其是对超参数优化感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效优化LSSVM模型参数的场景，旨在帮助研究人员减少手动调参的时间成本，同时获得更好的模型性能。 其他说明：文中提供的代码可以直接在Windows系统上运行，用户只需准备好自己的数据集并适当调整相关参数即可使用。对于初学者来说，这是一个非常友好的入门级项目，能够快速上手并看到实际效果。

谁用谁知道我这个经过在XP 上测试可用 注册机也是可用的请放心使用

标题中的“优化分数阶PD滑模控制器：灰狼优化器优化的分数阶PD滑模控制器，第二个代码-matlab开发”表明我们正在讨论一个利用MATLAB编程环境开发的控制系统设计，具体是基于灰狼优化器（Grey Wolf Optimizer, GWO）的分数阶PD滑模控制器。这个控制器设计是针对系统优化和控制性能提升的一个实例。 我们要理解分数阶微分方程在控制系统中的应用。与传统的整数阶微分方程相比，分数阶微分方程能更精确地描述系统的动态行为，因为它考虑了系统记忆和瞬时效应的混合。分数阶PD控制器（Fractional-Order Proportional Derivative, FOPD）结合了比例（P）和导数（D）的分数阶特性，可以提供更精细的控制响应，如改善超调、减小振荡等。 接下来，滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）是一种非线性控制策略，它通过设计一个滑动表面，使系统状态在有限时间内滑向该表面并保持在上面，从而实现对系统扰动的鲁棒控制。分数阶滑模控制器则将滑模控制理论与分数阶微分方程结合，增强了控制的稳定性和抗干扰能力。 灰狼优化器（GWO）是一种基于群智能算法的全局优化方法，模拟了灰狼狩猎过程中的领导、搜索和合作策略。在本案例中，GWO被用于优化分数阶PD控制器的参数，寻找最佳的控制器设置，以最大化控制性能，比如最小化误差、改善响应速度和抑制系统振荡。 在MATLAB中实现这样的控制器设计，通常包括以下步骤： 1. **模型建立**：需要建立系统模型，这可能是一个连续时间或离散时间的分数阶动态系统。 2. **控制器设计**：设计分数阶PD控制器结构，并确定其参数。 3. **优化算法**：利用GWO或其他优化算法调整控制器参数，以达到预定的控制性能指标。 4. **仿真与分析**：在MATLAB环境下进行系统仿真，观察控制器对系统性能的影响，如上升时间、超调、稳态误差等。 5. **结果评估**：根据仿真结果评估控制器性能，可能需要迭代优化过程以找到最优解。 压缩包中的“upload.zip”文件可能包含了MATLAB源代码、控制器设计的详细说明、系统模型数据以及仿真实验的结果。通过解压并研究这些文件，我们可以深入理解如何应用GWO优化分数阶PD滑模控制器的具体实现细节和优化过程。 这个项目展示了如何结合现代优化算法（GWO）和先进的控制理论（分数阶滑模控制）来改善系统的控制性能，对于理解和应用这类技术在实际工程问题中具有重要的参考价值。