QSJIQIXUEXI的博客

鹈鹕优化算法POA是一种非常经典且好用的优化算法，大家对它的改进也非常多。但是，目前知网上基本都是单目标鹈鹕优化算法，改进策略较为单一，缺乏多目标问题的应用。相比于单目标算法，多目标算法考虑的内容更多，更容易受到审稿人的青睐。因此，本文将介绍MOPOA算法的原理与代码。

今天给大家带来一期多目标蜻蜓算法MODA的代码，蜻蜓算法是有大名鼎鼎的Seyedali Mirjalili作者于2016年提出来的，这位作者也是灰狼优化算法、鲸鱼优化算法的提出者。在这篇文章中，他同时提出了单目标蜻蜓算法以及多目标蜻蜓算法。

今天给大家带来一期利用2025年最新的龙卷风优化算法TOC优化VMD的信号分解的代码，非常适合作为创新点。本期代码，一共集成了六种熵值供您选择，非常方便，并有了3D分解图、功率谱、幅值谱、希尔伯特谱、瞬时能量等图！一共9张图！

很久没给大家带来故障诊断作品了。今天，给大家带来一期原创未发表的新颖代码，格拉姆角场+深度学习结合，一键运行即可实现东南大学齿轮箱数据故障诊断，不像其他程序一样需要运行很多次，并且附带详细的注释与使用说明！非常适合新手小白！精度高达99%！

以往的推文大多只有分解步骤，没有去噪步骤。实际上，受仪器、环境等因素的影响，信号数据往往存在较大的噪声干扰和非平滑现象，严重影响了定量分析的精度和可靠性。因此，今天给大家带来一期CEEMDAN联合小波阈值去噪的方法与代码！

我们要介绍的算法，JADE于2009年发表于SCI一区顶刊上！它通过引入外部档案库和自适应地更新控制参数，实现了DE/current-to-pbest的变异策略，提高了优化性能。而可选的存档操作利用历史数据提供了前进方向的信息。

先前给小伙伴们上架了多输入多输出回归预测全家桶，里面包含了LSTM、BP、CNN-BiGRU、LSSVM等7种主流与小众的多输出回归模型：今天将再次对全家桶进行更新，将ELM、KELM、DBO-ELM等主流模型加入到全家桶中。

之前介绍的算法都是单目标的，也就是只能处理一个目标。如果遇到多目标问题就比较棘手了，因此本期给大家带来一期多目标海洋捕食者算法MOMPA。与单目标算法一样，多目标也有自己的测试函数，常用的包括46个多目标测试函数。

今天给大家带来一期绝对创新且工作量足够的代码，以往的分解大多只进行一次，对于高频项的挖掘不够充分，导致其预测精度较低。况且，目前的分解方法大多已经入不了审稿人的法眼，如果没有进一步的创新，很容易被拒稿。

今天给大家带来一期原创未发表的新代码，非常适合作为创新点，也能让审稿人眼前一亮。简单来说，传统的单一算法优化已经无法满足创新的需求，且单一算法容易陷入局部最优等问题。

后台给小伙伴们做了很多基于群智能算法实现移动机器人路径规划的代码。不过要说路径规划中最经典的算法，还得提及A星算法。因此，今天给大家带了一期基于A星算法的机器人路径规划通俗易懂详解与Matlab代码，大家也可自行与自己的群智能算法进行对比~

DE 算法是1995 年学者在求解切比雪夫多项式拟合过程中提出来的。DE 算法可调控制参数较少，且其结构简单并易于实现，在多个领域得到了广泛应用。多目标差分进化算法的实现方式有很多，本期推文主要介绍学者Robic提出的一种MODE算法。

经常有小伙伴问我区间预测里能不能加上一些优化算法，凸显创新性。因此，今天，对我们之前推出的区间预测全家桶进行更新，将最新推出的AE-Transformer-LSTM-ABKDE模型加入到我们的全家桶当中，非常新颖，包含三大创新点！

目前，大多数有关无人机三维路径规划的文章都还是单无人机的，缺少新意，且大多利用单目标优化算法进行求解，缺少新意，难以获得审稿人的青睐。今天，为大家带来一期多目标水母算法MOJS求解多无人机协同路径规划代码。

今天，又给小伙伴带来一个创新聚类模型，利用24年新算法黑翅鸢算法BKA优化高斯混合聚类GMM模型，并提供了参数与适应度关系的三维变化图！非常容吸引审稿人！您只需替换自己的Excel数据，一键运行main文件即可出图！非常适合新手小白！

今天，给大家讲解为什么利用Transformer实现预测模型没有解码层？是不是模型不对等问题！并推出一期利用24年新算法PLO优化Transformer-LSTM模型，并提供模型对比、柱状图、雷达图、二维散点图等多图，非常容易吸引审稿人！

今天给大家带来一期利用NRBO优化最新且小众的分解方法FMD的代码，这个方法也是2023年刚提出来的一个新算法，发表在SCI一区期刊上，也是IEEE系列信号处理领域的一区顶刊，非常适合作为创新点，也适合新手小白使用，更能让审稿人眼前一亮！！

可以看到，在一些较难的函数上（F12、13等），我们改进后的PKO算法收敛速度与精度均遥遥领先，超过了对比的所有2024年新算法以及传统算法。声明：文章是从本人公众号中复制而来，因此，想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友，可关注我的公众号：强盛机器学习，不定期会有很多免费代码分享~更为重要的是，我们这边也全部提供了两种检验，能够更为直观地看出改进算法与其他算法的差距，更能。当然，如果大家有需要对比别的优化算法，都是完全没有问题的，可以直接私信我。可以看到，IPKO算法在23个标准测试函数中的整体。

今天，给大家带来一期东南大学齿轮箱数据故障诊断教程与代码，可放心往下看，小白也能一看就会！为了防止创新点不够，本期代码采用24年新出的蛇鹫优化算法SBOA优化VMD分解，并提供了6种不同的适应度函数，从而对数据完成预处理过程！

今天给大家带来一期CEC2017测试函数的代码与公式介绍。CEC是国际进化大会（IEEE Congress on Evolutionary Computation）的简称，后面的数据代表年份。CEC2017则是2017年的出炉的测试函数，这些函数加入了旋转、偏移等操作，防止了过拟合问题，因此很多SCI论文都用到了CEC2017函数。本期代码免费赠送，需要代码的小伙伴可直接拉到最后！！！

今天给大家介绍一种非常小众的智能优化算法应用，这个应用非常容易理解而且新颖小众。目前，知网和WOS上也几乎没有类似的文献，非常适合作为创新点，让审稿人眼前一亮，也能够检验一个优化算法的性能好坏。以往论文中通常用工程应用来证明一个算法在实际工程中的好坏，但实际上这些工程应用也仅仅是一些带约束的优化问题，已经被彻底用烂了，不光是中文核心，很多SCI也是重灾区，审稿人也早已看腻。

以往XGBoost只能在Python中运行，虽然运行较快，但是无法结合自己的智能优化算法进行结合。如果能够利用Matlab实现XGBoost，那么结合24年新算法或自己改进的算法将会非常方便，也会有更多的创新点！附赠五折交叉验证防止过拟合！

今天给大家带来一期带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-II)的原理介绍，并附带Matlab代码实现！本期代码免费赠送，需要代码的小伙伴可直接拉到最后！

以往大家在用KELM模型做预测的时候，常常会遇到过拟合的现象。因此，今天给大家带来一期利用改进沙猫群算法ISCSO优化KELM实现分类预测的代码！其中包含了五折交叉验证，能够有效避免模型过拟合，真正评估出数据的真实精度，适合作为创新点！

今天给大家带来一期知网以及WOS上从来没有人用过的参数优化方法：红嘴蓝鹊算法RBMO优化SVMD分解！传统的VMD分解方法，在分解过程中，对模态中心频率的初始值较为敏感；若分解个数太多，还会出现过度分解的现象。SVMD（逐次变分模态分解）是Nazari 等人于2020年发表在信号处理顶刊的一种新算法，它不需要提前去设置 K 值，也就是模态个数！大大降低了计算复杂度！可完全满足你故障诊断、分解集成预测等需求！

昨天看到网上有一个流传很广的改进鲸鱼优化算法MSWOA代码（如下图），作者用了五种策略对鲸鱼算法进行改进，好奇点进去看了下，发现这是一个完全错误的改进。代码是根据文献完全复现的，也就是说，不光代码有错误，就连这篇文献本身就是错误的。

之前经常在论文里看到有将量子粒子群算法应用到各类领域的，但是用的人一旦多了，就没有什么创新性了，审稿人看了也会腻。另外，从测试函数的表现上来讲，量子粒子群相比于原始粒子群其实并没有特别明显的区别。因此今天给大家带来一期高斯量子粒子群算法！

单单放一个Transformer模型好像没有创新性，毕竟是别人提出的算法。同时，很多小伙伴也有自己的改进算法，想要与Transformer模型结合到一起，也有部分小伙伴后台留言说想要进一步提高预测精度。本期推文利用智能优化算法实现改进！

MOPSO算法通过外部存档和Pareto支配基本原理来处理多个目标，具有适用范围广、设置参数少、优化结构简单的特点，在多个领域得到了广泛应用。相比于单目标算法，多目标算法考虑的内容更多，更容易受到审稿人的青睐。本文将分享该算法的原理与代码。

之前有小伙伴说需要CWRU西储大学轴承数据的预处理过程，今天就给大家带来一期基于HO-VMD-TCN的西储大学轴承故障诊断全流程详解。同样本期代码所有流程均可一键运行全部出图，包括预处理过程与故障诊断结果，非常适合新手小白！

还在纠结创新性不足的问题？传统粒子群算法已经不算创新了，今天为大家带来一期13种改进的粒子群算法代码，独家原创！

大家在改进智能优化算法的时候，传统的工程应用已经吸引不了审稿人的注意，非常容易被拒稿！今天为大家带来一期多策略改进的蜣螂算法求解三维无人机路径规划代码，适合作为创新点！同时也附赠与原DBO算法的对比

今天为大家带来一期四种策略改进的麻雀搜索算法代码与原理讲解，方便大家改进自己的算法~学会这一篇可扩展到所有算法！

应小伙伴要求，今天为大家带来一期在2023年SCI一区顶刊上的算法改进：基于强化学习的神经网络优化算法代码与原理讲解，非常新颖！相信大家也从来没见过，效果不错！注意！这里的神经网络并不是传统意义上的神经网络，而是一种优化算法，大家可以类比为动物园优化算法，只是这位作者借用了神经网络的思想取名为神经网络优化算法（NNA），其本质上还是随机搜索的群智能优化算法，有点唬人！

今天为大家带来一期基于全面学习策略的Jaya算法代码与原理讲解，不同于以往的23个标准测试函数，此次在难度更高的CEC2017函数上进行测试，并包含CEC2017函数图像，非常美观！效果极佳！同时，也是一篇在《Journal of Intelligent Manufacturing》SCI一区顶刊文章！同时，本次程序附带各个算法的平均值，最佳值，标准差，最差值，中位值五种指标！并附带Wilcoxon秩和检验和箱型图！所有结果均可一键运行出图！！！

今天为大家带来一期黑翅鸢算法BKA优化BiTCN-BiGRU-Attention代码，知网和WOS都是搜不到的！完全是作者独家创立的！并且，提供了与未优化的模型对比，可以说是尚未发表的创新点！直接替换Excel数据即可用！

​今天为大家带来一期PSA-CNN-LSTM-Attention回归预测代码，知网和WOS都是搜不到的！完全是作者独家创立的！可以说是尚未发表的创新点！直接替换Excel数据即可用！特别需要指出的是，我们在各个学术平台上搜索PSA-CNN-LSTM-Attention，都是完全搜索不到这个模型的！！！不信的可以看下面截图！

大家在改进智能优化算法的时候，传统的工程应用已经吸引不了审稿人的注意，非常容易被拒稿！正好前几天小伙伴也让我多做一些应用，那么今天为大家带来一期冠豪猪优化算法CPO优化无人机集群三维路径规划代码，适合作为创新点！目前，大多数有关无人机三维路径规划的文章都还是单无人机的，翻来覆去还是那几张图，没有什么新意，本期采用无人机集群进行三维路径规划。相比于单无人机或多无人机，无人机集群要求无人机的数量在5个及以上，相应地，求解难度更大，也就更具有新意、更受审稿人的喜爱！

如果大家在做各类机器学习分类预测问题，那么特征选择完全可以凸显你的创新性。传统的PCA、KPCA等降维算法已经被用烂了，审稿人看了也得头疼。本期推文的创新点与内容完全够一篇paper，同时，知网和WOS平台肯定也是搜不到的。

传统的点预测审稿人已经看腻了，区间预测能够得到预测值可能出现的范围，给审稿人眼前一亮，也能增加工作量和Accept的概率和机会。今天，对我们之前推出的区间预测全家桶进行更新，将最新推出的模型加入到我们的全家桶当中，非常新颖，包含四大创新点！