基于思维风暴优化算法（Brainstorm Optimization, BSO）求解最优目标的MATLAB源代码

最新推荐文章于 2025-12-27 16:49:17 发布
最新推荐文章于 2025-12-27 16:49:17 发布
阅读量134 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 matlab 开发语言 Matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PixelInk/article/details/132771579
Matlab 专栏收录该内容
101 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文提供了基于思维风暴优化算法（BSO）的MATLAB源代码，详细介绍了如何利用BSO算法求解最优目标。代码中包含了初始化参数、生成初始种群、迭代优化过程、边界处理和适应度计算等关键步骤。通过调整算法参数和目标函数，可以应用于不同问题的优化。

基于思维风暴优化算法（Brainstorm Optimization, BSO）求解最优目标的MATLAB源代码

思维风暴优化算法（Brainstorm Optimization, BSO）是一种启发式优化算法，灵感来自于人类的头脑风暴过程。它通过模拟个体的思维和信息交流，寻找问题的最优解。在本文中，我们将提供基于MATLAB的BSO算法的源代码，并说明如何使用该代码求解最优目标。

以下是基于BSO算法求解最优目标的MATLAB源代码：

% BSO算法求解最优目标

% 初始化参数
MaxIter = 100;          % 迭代次数
PopSize = 50;           % 种群大小
Dimension =
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于matlab的头脑风暴优化(Brain Storm Optimization Algorithm,BSO)的多目标优化仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
11-20 380
头脑风暴优化算法（Brain Storm Optimization Algorithm,简称 BSO 算法）作为一种新型的智能优化计算方法，在解决经典优化算法难以求解的大规模高维多峰函数问题是显示出其优势。
头脑风暴优化算法在 Matlab 中的实现
DevProZ的博客
09-10 156
头脑风暴优化算法（Brainstorm Optimization, BSO）是一种基于集体智慧的启发式优化算法，可以用于解决各种优化问题。请注意，以上代码只是一个简单的示例，具体的实现方法可能因问题的不同而有所调整。在实际应用中，您可能需要根据具体问题进行参数调优和算法改进，以获得更好的结果。通过定义适当的参数、生成初始种群、迭代演化和评估解质量，我们可以使用该算法来解决各种优化问题。在头脑风暴优化算法中，需要根据问题的具体要求编写评估函数。每次迭代，个体根据指定的规则进行交流和合作，以生成新的解向量。
头脑风暴优化算法（Brain Storming Optimization Algorithm, BSO）
鹤鸣优化的博客
03-06 2682
头脑风暴优化算法(Brain Storming Optimization Algorithm, BSO)是2011年提出的一种群智能优化算法，其灵感来源于头脑风暴法。当一群人围绕一个特定的兴趣领域产生新观点的时候，这种情境就叫做头脑风暴。头脑风暴法是一种充分开发人类创造性思维解决问题的方法。
智能优化算法-头脑风暴优化算法Brain Storm Optimization(附Matlab代码)
weixin_44028734的博客
06-18 221
头脑风暴优化算法（Brain Storm Optimization Algorithm,简称 BSO 算法）作为一种新型的优化计算方法，在解决经典优化难以求解的大规模高维多峰问题是显示出其优势。
智能优化算法：头脑风暴优化算法-附代码
Jack旭的博客
08-29 6427
智能优化算法：头脑风暴优化算法 文章目录智能优化算法：头脑风暴优化算法1.算法原理1.1 聚类1.2 变异2.算法流程3.算法结果4.参考文献5.MATLAB代码 摘要：头脑风暴优化算法(Brain Storming Optimization algorithm, BSO)是Shi在2011年第2次群体智能国际会议上提出的一 种基于模拟人类创造性解决问题的过程的群体行为智能算法。，因其具有模型简单、收敛速度快、参数少等优点 ，已在工程优化 、模型识别等问题中得到较好的应用，很快得到了国内外学者的广泛关注，
初识Brainstorm（matlab）
weixin_43604817的博客
03-20 1552
基于matlab的brainstorm介绍和简单源分析使用
利用brainstorm进行MEG数据源重建/源估计/源定位/溯源
weixin_53675732的博客
03-10 1759
利用brainstorm软件对MEG数据进行源重建
BrainStorm溯源流程以及批处理代码尝试
qq_45805748的博客
06-26 2958
EEG信号源重建是脑电信号分析中相当重要的一环，这步可以将脑电信号从电极水平转为脑区ROI，重建后的数据分析思路大概如下图所示，在我看来，源空间的数据分析会比电极空间更有意思：参考文献：Electroencephalography Source Connectivity （IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE| May 2018 |）但是在实际数据处理中，可能数据量都会比较大，至少一个一个点的话会比较废时间，同时我并没有在网上找到批处理教程。因此这里主要介绍批处理教程和溯源中的方法
基于头脑风暴算法求解旅行商问题附MATLAB代码
CodeVorter的博客
09-07 85
位置是一个N×NumBrainwaves的矩阵，其中每列表示一个脑电波的位置，每行表示一个城市的索引。速度是一个N×NumBrainwaves的矩阵，其中每列表示一个脑电波的速度，用于更新位置。位置是一个N×NumBrainwaves的矩阵，其中每列表示一个脑电波的位置，每行表示一个城市的索引。速度是一个N×NumBrainwaves的矩阵，其中每列表示一个脑电波的速度，用于更新位置。假设我们有N个城市，城市之间的距离用一个距离矩阵D表示。D是一个N×N的矩阵，其中D(i,j)表示城市i到城市j的距离。
精选资源
matlabk-means源码-BrainStorm_CPP:cpp中的“头脑风暴优化”（BSO）核心。基于“煤矿运营风险管理分析”项目。摘自
05-24
matlab k-means源码 BSO_CPP Brain Storm Optimazation (BSO) core in cpp. Based on the project 'Analysis of Risk Management for the Coal Mine Operations'. Translated from the matlab code of this paper. ...
单目标头脑风暴优化算法在生产调度中的应用研究
头脑风暴优化算法（Brainstorm Optimization, BSO）是受人类头脑风暴过程启发而提出的一种群体智能优化算法，其核心思想是通过模拟人类的创新思维过程来解决优化问题。该算法强调个体间的竞争和协作，通过模拟头脑...
头脑风暴算法求解TSP问题的Matlab实现及代码解析
头脑风暴算法（Brainstorm Optimization Algorithm）是解决优化问题的一种智能算法，受人类头脑风暴过程启发，通过模拟人类在团队环境中产生新想法的过程来寻找问题的最优解。该算法的核心在于模拟群体中个体间的...
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
core815的专栏
12-26 936
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
TDCA 算法在 SSVEP-BCI 中的时间戳技术要求与工程实现
m0_63827302的博客
12-26 561
在基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统中，任务驱动成分分析（Task-Driven Component Analysis, TDCA）作为核心的有监督时空特征学习算法，其性能高度依赖于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）与视觉刺激事件的时序一致性 —— 而时间戳正是保障这一一致性的关键技术支撑。
【AI称重算法落地指南】实施步骤、多算法方案与避坑手册
最新发布
昔时扬尘处
12-27 38
AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
Q-learning 算法 —— 无模型（model-free）强化学习
一杯水果茶！足矣~
12-25 1256
从已知模型到 Model-free 的强化学习转变：Q-Learning 算法，通过详细示例来讲解，理解 Q-table 的更新和贪婪策略
day124—二分查找—最小化数组中的最大值（LeetCode-2439）
the_dry的博客
12-24 357
摘要：给定一个非负整数数组，通过操作（将元素i减1并使其左侧元素加1）调整数组，目标是使调整后的数组最大值最小化。解决方案采用二分查找：猜测最大值并用贪心算法验证。从右向左遍历数组，将超出限制的值向左传递，最后检查首元素是否满足限制。时间复杂度为O(nlogM)，其中M是数组最大值。该方法利用单调性和贪心策略高效找到最优解。
数组的初始化与使用
WQlovematch的博客
12-23 401
摘要：本文介绍了C语言数组的基本概念和使用方法。数组是存储相同类型元素的连续内存结构，通过索引访问元素。文章详细说明了数组的声明、初始化（包括完全和部分初始化）、多维数组的定义和访问方式。同时讲解了基本数据类型（int、char、float、double）的特性及存储空间。通过示例代码演示了数组遍历、数据类型大小检测和简单图形绘制。最后提出了数组逆序输出的课后练习，强调数组越界访问会导致未定义行为。
《数据结构·排序·进阶：希尔、堆、快排核心解析》——为何希尔是插入进阶？堆排序时间复杂度的关键？
M_L_J的博客
12-24 872
本文系统分析了五种高效排序算法：快速排序、希尔排序、堆排序及其优化实现。快速排序通过分区和递归实现O(nlogn)平均时间复杂度，采用三数取中和非递归优化可避免最坏情况；希尔排序作为插入排序改进版，通过分组预排序提升效率；堆排序利用堆结构特性实现稳定排序。文章详细解析了各算法的核心思路、代码实现、时间复杂度及适用场景，并强调了算法优化思想（如快排的小区间切换插入排序）和工程实践中的选择策略。最终指出应根据数据规模、内存限制等需求，在时间复杂度、空间复杂度和稳定性之间权衡选择最优算法。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值