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原创 【重磅升级】超过410种！群智能优化算法Matlab代码免费获取（截至2025.10.21）
群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。。它从逻辑上证明了不存在最适合解决所有优化问题的元启发式算法。换句话说，。显然，NFL使这一研究领域非常活跃，这导致了每年提出很多新的元启发式和改进当前方法。你还在为而烦恼吗？你还在，花费巨资从网上各大平台吗？。本公众号持续更新群智能优化算法，总数突破了410。这里，数量这么多，到底怎么选？。
2025-11-04 13:03:54
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原创 28种一维数据转换成二维图像的方法，一键循环批量生成-matlab代码
深度学习技术在图像识别领域取得突破，使得相关领域研究者开始研究如何将一维数据转换成二维的图像。好处是，一维数据中的关键信息可以在二维图像中充分的突出，利用深度学习技术（CNNs，Transformer，图神经网络、注意力网络）也可以学习到图像中的全局的相关性信息，有利于解决相关领域复杂问题，。大量的论文表明：一维数据图像编码结合深度学习的智能故障诊断、识别方法，可显著提高识别精度。本期种，方便与后续深度学习网络（CNNs，Transformer，注意力网络）无缝结合实现故障诊断与识别。
2025-08-22 10:04:53
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原创 【免费下载】Python版215种群智能优化算法，好用
各位小伙伴们对Python的需求越来越强烈，今天分享一个群智能优化算法Python宝库-（地址：https://github.com/thieu1995/mealpy）。MEALPY库是最大的群智能优化算法python库。免费软件：GNU通用公共许可证(GPL) V3许可证算法总数：目前有(官方(原始，混合，变种)，25开发)。
2024-08-01 15:33:26
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原创 共计42种熵，可用于故障诊断、状态检测等领域-Matlab代码
熵值理论分析在时间序列分析中存在重要的作用。基于可以不经过数据的分解或变换，直接度量数据的复杂度，用于表征对应的时间序列，可结合先进的机器学习/深度学习方法完成相应的分类识别任务。本期推出。可用于分析一切时间序列中，如：电能质量数据、振动数据、风速、功率、声音、温度、交通、水流、地震波、心率、脑电、肌电、金融等等，您能想到的时间序列皆有可能。5种多尺度的理论知识在中、英文期刊都有很多，可以参考其他论文，本期不在赘述。
2024-07-15 11:02:55
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原创 【选择自由，免费下载】群智能优化算法Python库-MEALPY介绍及使用，包含了170余种优化算法
按分类有基于生物的bio_based，进化的evolutionary_based，人类的human_based，数学的math_based，音乐的music_based，物理的physics_based，群体的swarm_based，系统的system_based。支持Python版本：3.7，3.8.x，3.9.x，3.10.x，3.11.x。自由软件：GNU通用公共许可证(GPL) V3许可证。Mealpy +神经网络(优化神经网络超参数)优化支持向量机SVM (SVC)模型。探索阶段和开发阶段对比。
2024-04-22 16:16:12
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原创 时间序列分析：熵值法（matlab代码）
提出了一种新的方法，斜率熵(Slop Entropy)，它也解决了这一缺陷，但以不同的方式，使用一种基于两个连续数据样本生成的斜率的新颖编码方法来保持子序列的符号表示。大多数熵的定义估计可压缩性的程度，从而量化随机性。近似熵（Approximate entropy）由Pincus定义为一种规律性度量，被认为是一种有偏见的度量，代表比目前更多的相似性，因为它计算向量的自匹配。模糊熵是样本熵的改进版，它使用模糊定义的指数函数来比较向量的相似性，而不是切比雪夫距离，即使在r值较小和数据长度较低的情况下也是如此。
2023-11-30 09:48:17
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原创 轻松搞定！核极限学习机KELM的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
核极限学习机 (Kernel Extreme Learning Machine, KELM)是对极限学习机 (ELM) 的扩展，通过引入核技巧解决非线性问题。ELM 是一种单隐层前馈神经网络，其特点是随机初始化输入权重和偏置，只需计算一次输出权重，训练速度极快。而 KELM 则通过核函数替代随机映射，提升了模型的泛化能力和稳定性。KELM的核心思想：它摒弃了ELM中随机的、显式的隐藏层节点，取而代之的是，通过一个核函数来隐式地定义从输入空间到高维特征空间的映射。
2025-12-29 12:59:32
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原创 2026年1月一区SCI-波动光学优化算法Wave Optics Optimizer-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——波动光学优化算法Wave Optics Optimizer，WOO。WOO的灵感来自弗劳恩霍夫衍射实验，该实验揭示了光的波动性质。在WOO中，每个光波对应于一个候选解。该成果于在 JCR 1区，中科院1区（小区）受夫琅和费衍射实验的启发，本文提出了一种新的优化器WOO。在WOO中，空间中的每个平行光波都被视为候选解。这些波由于衍射效应扩散到空间中，并由于干涉效应在屏幕上形成明暗相间的条纹图案。光强最高的区域称为中央亮边，被认为是种群的最佳位置。
2025-12-29 12:58:20
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原创 除了振动数据集，旋转机械故障诊断还有动态视觉数据集
在许多工业场景中，非接触式振动测量对于机械系统的故障诊断和预测具有重要意义。动态视觉是一种新兴的振动感知视觉技术。本文介绍了西安交通大学团队2025年重磅发布的一种用于非接触式振动测量和故障诊断的动态视觉数据集XJTU-DV。XJTU-DV-Rotor子数据集和XJTU-DV-Pump子数据集分别包括转子和泵试验台的动态视觉数据。在不同的故障和运行条件下采集动态视觉数据。XJTU-DV-Beam子数据集包括结构梁系统的动态视觉数据，以及相应的激光测振仪数据。
2025-12-24 11:53:06
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原创 2025年10月一区SCI-中心碰撞优化算法Centered Collision Optimizer-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——中心碰撞优化算法Centered Collision Optimizer，CCO。该算法该的灵感来自经典物理中的正面碰撞方程，于在 JCR 1区，中科院1区基于物体之间正面碰撞的物理规律，并推导出完全弹性、完全非弹性和部分非弹性正面碰撞的方程。受这些公式的启发-以及它们在不同参考系中的转换和通过空间转换-建立了全局优化的CCO算法模型。CCO采用一种统一的位置更新策略，称为中心碰撞策略，该策略在原始解空间和去相关解空间中同时运行。
2025-12-24 11:50:59
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原创 轻松搞定！Transformer的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
Transformer 是 2017 年由 Google 团队在论文《Attention Is All You Need》中提出的深度学习架构，核心用于序列建模任务（如文本、语音、时序数据），其革命性创新在于完全基于 “自注意力机制”（Self-Attention）， 替代了传统 RNN/LSTM 的串行依赖结构，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并逐步渗透到计算机视觉（CV）、语音识别、多模态建模等多个方向，成为当前大语言模型（如 GPT、BERT）、视觉 Transformer（ViT）的核心基础。
2025-12-22 11:38:46
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原创 【2025年重磅发布】旋转机械故障诊断的动态视觉数据集XJTU-DV
在许多工业场景中，非接触式振动测量对于机械系统的故障诊断和预测具有重要意义。动态视觉是一种新兴的振动感知视觉技术。本文介绍了西安交通大学团队2025年重磅发布的一种用于非接触式振动测量和故障诊断的动态视觉数据集XJTU-DV。XJTU-DV-Rotor子数据集和XJTU-DV-Pump子数据集分别包括转子和泵试验台的动态视觉数据。在不同的故障和运行条件下采集动态视觉数据。XJTU-DV-Beam子数据集包括结构梁系统的动态视觉数据，以及相应的激光测振仪数据。
2025-12-22 11:37:09
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原创 2025年12月一区SCI-朗之万方程优化算法LangEvin Equation-附Matlab免费代码
近年来，在合理框架内求解优化问题的元启发式算法的发展引起了全球科学界的极大关注。本期介绍一种新的创新算法——朗之万方程优化算法LangEvin Equation，LEE。该算法是一种基于物理定律和种群动态的新型优化框架。LEE利用LangEvin方程的数学原理来指导全局和局部空间的搜索过程，LangEvin方程模拟了热波动下粒子的随机运动。于在 JCR 1区，中科院2区Langevin方程作为优化的动态指南，利用流体中粒子的运动规律有效地探索解空间。
2025-12-12 10:15:47
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原创 【分类必备】核极限学习机KELM的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
核极限学习机 (Kernel Extreme Learning Machine, KELM)是对极限学习机 (ELM) 的扩展，通过引入核技巧解决非线性问题。ELM 是一种单隐层前馈神经网络，其特点是随机初始化输入权重和偏置，只需计算一次输出权重，训练速度极快。而 KELM 则通过核函数替代随机映射，提升了模型的泛化能力和稳定性。KELM的核心思想：它摒弃了ELM中随机的、显式的隐藏层节点，取而代之的是，通过一个核函数来隐式地定义从输入空间到高维特征空间的映射。
2025-12-12 10:12:38
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原创 2025年12月一区SCI-朗之万方程优化算法LangEvin Equation-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——朗之万方程优化算法LangEvin Equation，LEE。该算法是一种基于物理定律和种群动态的新型优化框架。LEE利用LangEvin方程的数学原理来指导全局和局部空间的搜索过程，LangEvin方程模拟了热波动下粒子的随机运动。于在 JCR 1区，中科院2区Langevin方程作为优化的动态指南，利用流体中粒子的运动规律有效地探索解空间。此外，基于langevin的优化方法通过模拟热波动的随机特性来引入随机性。
2025-12-09 12:00:58
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原创 2025年9月一区SCI-海狸行为优化算法Beaver behavior optimizer-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——海狸行为优化算法Beaver behavior optimizer，BBO。该算法于在 JCR 1区，中科院1区1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。2. 坝相因子：在海狸坝的建设过程中，前期涉及到材料的收集。在这一点上，海狸在积极寻找合适的材料的同时，寻找不同的地点，寻找潜在的水坝建设地点。在后期，海狸专注于维护和完善已形成的水坝。海狸的这些行为正好对应了MAs的探索和开发阶段。
2025-12-09 11:59:32
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原创 【2025年1区SCI】最新信号分解方法-JMD的参数优化：15种适应度函数-matlab代码
本期推出2025年一款小众、最新、性能强大信号分解方法，IEEE Transactions on signal processing（简称IEEE TSP），全新方法，知道的人很少，。现实世界信号同时表现出两种行为，即跳跃和振荡。目前还没有一种方法可以直接从数据中提取跳变和AM-FM振荡分量。目前还没有一种方法可以直接从数据中提取跳变和AM-FM振荡分量。在新方法中，设计并解决了一个变分优化问题来完成这项任务。
2025-12-04 15:10:44
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原创 2025年12月一区SCI-三国优化算法Three Kingdoms Optimization-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——三国优化算法Three Kingdoms Optimization，KING。该算法以中国三国时期的历史动态为灵感，是一种具有增强适应性的高性能优化算法。于在 JCR 1区，中科院2区三国时期的历史演变与MAs的优化过程有许多有趣的相似之处，如表1所示。显然，三国时期实力上升、联合对抗、三足鼎立、全国统一的历史阶段与MAs优化过程中的人口初始化、探索能力、开发能力、强化收敛策略相对应。三国时代的历史演变与MAs的优化过程之间的这些复杂的相似性为其铺平了道路。
2025-12-04 15:07:57
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原创 【分类必备】双向长短时记忆网络BiLSTM的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)是一种扩展自长短期记忆网络(LSTM)的结构，旨在解决传统LSTM 模型只能考虑到过去信息的问题。BiLSTM 由组成：在每个时间步t，BiLSTM 的输出是由和共同决定的。通常，这两个隐藏状态会被在一起，形成一个包含了完整上下文信息的、更丰富的表征。：按正常顺序（从t=1到t=n）处理输入序列。：按逆序（从t=n到t=1）处理同一个输入序列。
2025-12-02 12:41:13
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原创 【分类必备】Transformer的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
Transformer 是 2017 年由 Google 团队在论文《Attention Is All You Need》中提出的深度学习架构，核心用于序列建模任务（如文本、语音、时序数据），其革命性创新在于完全基于 “自注意力机制”（Self-Attention）， 替代了传统 RNN/LSTM 的串行依赖结构，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并逐步渗透到计算机视觉（CV）、语音识别、多模态建模等多个方向，成为当前大语言模型（如 GPT、BERT）、视觉 Transformer（ViT）的核心基础。
2025-12-02 12:39:27
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原创 2025年顶刊IEEE Trans信号分解新方法，Jump Plus AM-FM Mode Decomposition（JMD）参数自适应选择-matlab实现
本期推出2025年一款小众、最新、性能强大信号分解方法，IEEE Transactions on signal processing（简称IEEE TSP），全新方法，知道的人很少，。现实世界信号同时表现出两种行为，即跳跃和振荡。目前还没有一种方法可以直接从数据中提取跳变和AM-FM振荡分量。目前还没有一种方法可以直接从数据中提取跳变和AM-FM振荡分量。在新方法中，设计并解决了一个变分优化问题来完成这项任务。
2025-11-28 10:11:47
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原创 连发MSSP、Reliability Engineering & System Safety：数据与机理融合的故障诊断研究路径
随着工业4.0与智能制造深入推进，装备智能诊断与预测性维护正经历从自动化向自主化的关键转型。传统依赖专家经验与阈值规则的模式，已难以应对现代工业装备的复杂动态工况与高可靠性要求。以深度学习、迁移学习和物理信息神经网络为代表的新一代AI技术，正通过数据驱动与物理机理的深度融合，推动诊断范式实现从“信号感知”到“特征认知”、从“故障识别”到“寿命预测”的跨越。
2025-11-26 11:44:04
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原创 2025年信号分解最新突破！JMD拿下顶刊IEEE Trans，参数优化持续火爆：15种适应度函数-matlab代码
本期推出2025年一款小众、最新、性能强大信号分解方法，IEEE Transactions on signal processing（简称IEEE TSP），全新方法，知道的人很少，。现实世界信号同时表现出两种行为，即跳跃和振荡。目前还没有一种方法可以直接从数据中提取跳变和AM-FM振荡分量。目前还没有一种方法可以直接从数据中提取跳变和AM-FM振荡分量。在新方法中，设计并解决了一个变分优化问题来完成这项任务。
2025-11-26 11:42:06
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原创 2025年7月优化算法-文化史优化算法Cultural history optimization-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——文化史优化算法Cultural history optimization，CHOA。该算法基于文化史原理的人类启发元启发式算法，于在文化史科学解释了人类社会生活的各个方面，这些方面代表了个体将最初的想法转变为最终的现代形式的集体行为。1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。2. 结合算子：通过这种结合，精英集群中的个体将分享他们最后发现的想法，找到一个更好的解决方案，从而导致文化的进步。在数学上，轮盘赌的选择可以用来组合想法。
2025-11-25 11:57:13
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原创 2025年9月一区SCI-孤行尺蠖觅食优化算法Solitary Inchworm Foraging-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——孤行尺蠖觅食优化算法Solitary Inchworm Foraging Optimization，SIFO。该算法采用一种独特的单智能体搜索机制，对尺蠖的行为进行数学建模。开发了并行通信策略，使并行代理之间能够进行信息交换，在保证计算效率的同时提高解的质量。于在 JCR 1区，中科院1区(小区)本节提供SIFO的数学模型、算法结构和并行通信策略。1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。
2025-11-25 11:56:14
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原创 轻松搞定！随机森林Random Forest的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
随机森林Random Forest，是建立一片“森林”。这片森林不是由真实的树木组成，而是由许多的模型构成的。它的核心思想是：集思广益，民主决策。在机器学习中，称之为方法。它通过构建多个模型（这里是多个决策树），并将它们的结果组合起来，以获得比单个模型更优越的性能，特别是能有效防止过拟合。
2025-11-18 12:11:14
1063
原创 2025年7月优化算法-文化史优化算法Cultural history optimization-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——文化史优化算法Cultural history optimization，CHOA。该算法基于文化史原理的人类启发元启发式算法，于在。
2025-11-18 12:09:59
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原创 2025年7月一区SCI优化算法-Logistic-Gauss Circle optimizer-附Matlab免费代码
近年来，在合理框架内求解优化问题的元启发式算法的发展引起了全球科学界的极大关注。本期介绍一种新的创新算法——Logistic-Gauss Circle optimizer，LGC。该算法将Logistic映射和Gauss映射合理地结合并重新表述为Logistic-Gauss搜索（探索）；将Circle映射重新表述为Circle搜索（开发），于在 JCR1区，中科院1区SCI首先探讨LGC优化器的启发。随后，给出了LGC的数学表达式，然后给出了其运行机制的详细流程图和相应的算法伪代码。
2025-11-04 13:02:33
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原创 【分类必备】极限学习机ELM的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是针对单隐层前馈神经网络的改进学习算法，核心是简化参数优化过程，实现快速训练。假设我们有一个单隐层神经网络：输入数据：x目标输出：T隐藏层节点数：L激活函数： g (如 Sigmoid, ReLU, Sine 等)随机生成输入权重 W 和隐藏层偏置 b。一旦生成，它们在整个训练过程中。将整个训练数据集 X 输入网络，计算隐藏层的输出矩阵 H。这里，H 也被称为，它的每一行对应一个样本在隐藏层的输出向量。
2025-10-30 17:37:57
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原创 【分类必备】决策树Decision Tree的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
决策树Decision Tree，DT是一种模仿人类做决策过程的算法，主要用于和任务，核心是简化参数优化过程，实现快速训练。决策树是一种模仿人类做决策过程的算法，主要用于和任务。：代表整个数据集的起点，包含所有样本。：代表一个或上的测试。每个测试会产生一个分支。：代表一个测试结果（例如，“是”或“否”）。：代表最终的（一个类别标签或一个回归值）。：通过一系列的“如果...那么...”规则，将复杂的决策过程分解为一系列简单的、层叠的判断，最终得到一个预测结果。
2025-10-30 17:36:39
1053
原创 【分类必备】支持向量机SVM的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
SVM（ Support Vector Machine，支持向量机）核心思想非常直观：找到一个最优的决策边界（或称“超平面”），使得两个不同类别的数据点被这个边界尽可能地分开，并且边界到最近数据点的“间隔”最大化。
2025-10-20 12:28:53
1152
原创 2025年8月一区SCI-交通堵塞优化算法Traffic jam optimizer-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——交通堵塞优化算法Traffic jam optimizer，TJO。它的灵感来源于交通堵塞后，交警指挥司机开车，最终使交通状况达到平稳状态，于在 JCR1区，中科院1区SCI随着汽车数量的不断增加，交通问题变得越来越严重。一些资质不足的司机可能不遵守交通规则，从而造成交通拥堵。当交通拥堵发生时，需要交警根据路况引导司机往最佳方向行驶。随着越来越多的司机听从交警的指挥，交通堵塞将逐渐减少，最终达到畅通的状态。1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。
2025-10-20 12:27:43
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原创 【2025年10月一区SCI】Experience Exchange Strategy 经验交换策略（EES），优化算法改进新方法！-附Matlab免费代码
前期已分享400多种基础优化算法（根据“没有免费的午餐”，。所以很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。本期分享另一个2025年10月最新改进策略--Experience Exchange Strategy 经验交换策略（EES），该成果发表在著名SCI期刊 Swarm and Evolutionary Computation （JCR1区，中科院1区）。EES是一个即插即用策略，为了提高元启发式优化算法的优化能力，提出了一种经验交换策略EES。
2025-10-16 13:09:30
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原创 【分类必备】最小二乘支持向量机LSSVM的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
LSSVM（Least Squares Support Vector Machine，最小二乘支持向量机）是传统 SVM 的改进算法，核心是通过简化优化问题提升计算效率，尤其适合处理中大规模数据的分类与回归任务。简单来说，LSSVM用计算上更高效、更简单的线性方程组求解，替代了标准SVM中复杂的二次规划问题。其中：W 和 b 是超平面的参数。ϕ(x)是将样本x 映射到高维特征空间的函数。y 是样本的标签（+1 或 -1）。e 是误差项。γ 是一个重要的。
2025-10-16 13:06:59
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原创 2025年8月SCI-汉尼拔·巴卡优化算法Hannibal Barca optimizer-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——汉尼拔·巴卡优化算法Hannibal Barca optimizer，HBO。灵感来自古代迦太基将军的战略智慧，HBO通过将汉尼拔著名的钳形运动的战略原则与视差学习的新先进优化方法相结合，巧妙地解决了复杂的多维优化挑战，于在 JCR1区，中科院3区SCI坎尼战役发生在公元前216年的第二次布匿战争期间，因汉尼拔精湛的钳形战术（也被称为双包围战术）而闻名于世。
2025-10-15 14:23:53
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原创 【分类必备】长短期记忆网络LSTM的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
长短期记忆网络（Long-Short Term Memory,LSTM）由于其细胞状态和三个“门控”结构，能够有效捕捉时间序列中远距离的依赖关系，适合于处理时间序列。LSTM的核心思想是通过“门”来控制信息的流动。这些门是能够学习何时、何地、保留或丢弃信息的神经网络结构。和。
2025-10-15 14:22:23
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原创 【分类必备】门控循环单元GRU的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！
是 一种，其核心目标是解决传统 RNN 在处理长序列时面临的，同时在结构上比另一种经典改进模型 LSTM（长短期记忆网络）更简洁，兼顾性能与计算效率。GRU的参数优化是一个至关重要的话题，它直接决定了模型的性能和训练效率。与所有深度学习模型一样，GRU的训练过程就是寻找一组最优参数，使损失函数最小化的过程。利用MATLAB 代码实现了GRU参数优化用于分类任务。运行环境软件：MATLAB2018a及以上版本（需安装 Deep Learning Toolbox）。一. 代码实现步骤。
2025-10-13 10:53:35
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原创 【2025年10月一区SCI】改进策略：Trend-Aware Mechanism 趋势感知机制（TAM）-附Matlab免费代码
根据“没有免费的午餐”，。所以很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。本期分享另一个2025年10月最新改进策略--Trend-Aware Mechanism 趋势感知机制（TAM），该成果发表在著名SCI期刊 Applied Soft Computing （JCR1区，中科院2023年1区，2025年2区）。TAM是一个即插即用策略，TAM机制利用历史搜索位置和适合度信息将趋势意识整合到搜索过程中。TAM通过分析先前迭代中种群的搜索轨迹来优化个体位置更新。
2025-10-13 10:51:48
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原创 2025年8月SCI-汉尼拔·巴卡优化算法Hannibal Barca optimizer-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的创新算法——汉尼拔·巴卡优化算法Hannibal Barca optimizer，HBO
2025-10-09 12:12:16
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原创 2025年9月SCI-E2 optimizer E2优化算法-附Matlab免费代码
本期介绍一种新的基于勘探开发概念的基本而简单的优化方法——E2
2025-10-09 12:10:50
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