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基于混合粒子群算法的TSP问题求解

旅行商问题（TSP）是组合优化中的经典难题，其目标是寻找遍历所有城市并返回起点的最短路径。混合粒子群算法（HPSO）作为一种高效的全局优化算法，在解决TSP问题上展现出显著优势。 HPSO算法将粒子群算法（PSO）与其他优化策略（如遗传算法）相结合，通过模拟粒子在解空间中的运动和信息交互，逐步逼近全

多种遗传算法优化论文与代码

该资源提供多种遗传算法优化的论文及MATLAB代码，用于数学建模研究。

粒子群算法解决多目标优化问题的MATLAB实现

粒子群算法是一种模拟粒子行为的多目标优化方法。该算法通过设计一系列无质量的粒子来寻找问题的最优解。粒子在初始阶段随机分布，通过多次迭代过程，粒子逐渐靠近最优位置。基于标准粒子群算法的框架，我们可以编写MATLAB代码实现该算法，最终输出最优解和仿真图，从而更直观地展示算法的求解过程和效果。

基于PSO算法的多目标优化问题求解策略

利用PSO解决多目标优化问题 该代码示例展示了如何使用粒子群优化 (PSO) 算法解决多目标优化问题。PSO 是一种模拟鸟群觅食行为的进化算法，通过迭代搜索找到问题的最优解集。 代码结构: 初始化: 设定种群规模、目标函数、迭代次数等参数，并随机初始化粒子群的位置和速度。 适应度评估: 计算每

GA优化RBF神经网络代码

GA优化后的RBF神经网络代码 该代码展示了如何使用遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络。 主要特征 使用GA优化RBF神经网络 提供清晰易用的界面 包含详细文档和示例

EDA数据包络分析综合评价代码

代码实现了基于EDA数据包络分析的综合评价模型，提供指标权重优化、效率值计算等功能。

数学建模格拉布斯准则异常值判断代码

此代码使用格拉布斯准则识别异常数据点，用于数学建模中。

基于压缩感知的数据压缩与复原

数学建模数据处理中压缩感知算法实现的数据压缩与复原代码。

RPCA 异常值检测参考代码

基于 RPCA 算法的异常值检测参考代码，用于数学建模数据处理。

数学建模利器：34种数据降维代码工具

34种数据降维代码工具，助力数学建模 数学建模过程中，高维数据处理往往是不可或缺的环节。利用这34种数据降维代码工具，可以有效降低数据维度，提升数据分析效率和模型精度。 代码涵盖了多种经典和先进的降维算法，例如： 线性降维方法： 主成分分析 (PCA)、线性判别分析 (LDA) 等 非线性降维方法