蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食猎物行为的启发, 并将多智能体系统与进化机制相结合发展而来的优化方法。作为一种新颖的仿生群体智能优化算法, 分析了蝙蝠算法的仿生原理、优化机理及特点, 对算法优化过程进行了定义。通过标准算例对蝙蝠算法在连续空间和离散空间的优化性能进行了仿真测试, 结果表明该算法在函数优化和组合优化方面应用的可行性和有效性, 具有良好的应用前景。

zip 包含四个文件PSO31.m 主要 PSO 功能，带有详细注释。 PlotG.m 用于可视化 Griewangk 函数。 Griewangk.m 是 Griewangk 函数本身。

NSGAII算法是一个多目标函数优化算法。多目标函数优化有一种方法是，假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数alfai，再将所有的目标函数加起来，得到一个目标函数。这就将多目标函数转化为单目标函数了。

多种群遗传算法的函数优化算法,基于遗传算法的LQR控制器优化设计,有助于遗传算法和matlab语言学习，有什么问题可以私信我

遗传算法多目标函数优化MATLAB代码遗传基因 本文的仿真源代码。 抽象的 我们解决了认知无线电网络中的功率控制问题，在该网络中，次要用户利用空间频谱机会而不会对主要用户造成不可接受的干扰。 提出了一个优化问题，旨在最大程度地提高次要用户的效用并确保主要和次要用户的QoS。 为了解决功率分配问题，提出了一种遗传算法，并提出了两种适应度函数。 第一个旨在最小化辅助网络的总发射功率消耗。 第二个是多目标函数，面向联合优化次级网络的总容量和发射功率消耗。 结果表明，基于多目标适应度函数的遗传算法辅助功率控制方案的性能接近最佳。 入门 为了运行仿真，您需要Matlab 2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。 在命令行中输入： git clone https://github.com/raikel/GeneticCrn 打开Matlab并将源目录src （及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。 在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入： compile 这将编译所有源mex文件。 要使用默认参数值运行仿真，请在Matlab命令窗

多种群遗传算法函数优化matlab源代码，利用多种群保证种群多样性，引入移民机制，实现种群之间的交互，并保留每个种群父代最优解，解决了遗传算法早熟问题，能较快收敛

对源码进行了优化，增加了注释； 性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。 希望各位大佬进行采纳！

针对目前多峰函数优化问题较难找到全部局部最优解的情况，提出了改进的免疫优化求解方法。借鉴免疫系统的受体编辑操作、Baldwin效应，设计了相应的算子，增强了算法的学习能力，提高了算法的收敛速度。实验结果表明，本算法求解精度较高，提高了多峰函数寻优的精度。

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。

本资源为MATLAB代码和相应的说明文件，并增加了测试函数的使用实例，收集了越50个在优化算法中常用的测试函数，可用来验证优化算法的优化效果，避免陷入局部最优。对于其他测试函数，可参照使用说明中的实例进行使用