xinzhi1992的博客

果蝇优化算法的核心是利用果蝇搜索实物的机制来对问题进行寻优。果蝇根据气味来确定食物的位置，食物腐烂程度越高，气味越大，果蝇对其越敏感。

在萤火虫优化算法中，萤火虫发出光亮的主要目的是作为一个信号系统，以吸引其他萤火虫个体。

正余弦算法是一种随机优化算法，原理简单，易于实现。

灰狼算法

PSO粒子群优化算法

PID控制

close all; clc; clear;rand('seed',1);%保证每次的随机数结果一样%------------------参数初始化------------------wolf_num = 15; % 狼群数量max_iter = 150; % 最大迭代次数dim = 30; % 变量维数lb = -30*ones(1,dim); % 自变量下边界ub = 30*ones(1,dim); % 自变量上边界alpha_pos = zeros(1,di.

逼近函数为：y(k)=u(k)^3 +y(k-1)/(1+y(k-1)^2),其中u(k)=0.5sin(6pit)，网络结构为“2-5-25-1”clear all;close all;xite=0.20;alfa=0.05;b=5*ones(5,1);%初始化高斯隶属度函数宽度c=[-5 -2 0 2 5;%初始化高斯隶属度函数中心 -5 -2 0 2 5; ];w=rands(25,1);%初始化模糊推理层到输出层的权值%***********************初始化*

训练样本输入样本：x=[1 0 0;0 1 0;0 0 1];输出样本：y=[1 0;0 0.5;0 1];测试样本：x=[0.97,0.001,0.001;0,0.98,0;0.002,0 ,1.04;0.5,0.5,0.5;1,0,0;0,1,0;0,0,0]%‘3-6-2’结构的BP神经网络训练clc;clear all;close all;xite=0.5;%学习速率alfa=0.05;%动量因子%……………………………………初始化………………………………%

使用BP神经网络逼近任意函数

一.模型建立1、传递函数模型num=[1,4,8];den=[1,11,11,10];G=tf(num,den)提取传递函数分子、分母中系数：[num,den]=tfdata(G,‘V’)'V’为关键词，功能是返回列向量形式的分子分母多项式系数求多项式的根：r=roots( p)p——多项式降幂排列的系数行向量r——所求根列向量由根创建多项式函数：p=poly®2、状态空间模型A=[ -11 -11 -10; 1 0 0; 0 .