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深度强化学习介绍、概念强化学习介绍离散场景，使用行为价值方法连续场景，使用概率分布方法实时反馈连续场景：使用概率分布+行为价值方法强化学习六要素设计奖励函数设计评论家策略学习与优化算法路径深度Q网络DQN

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客风速预测（五）基于Py

适用平台：Matlab2023版及以上KOA开普勒优化算法，于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-BasedSystems》上。

介绍在深度学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来训练模型，其中学习率是一个非常重要的超参数。

机器学习笔记第一章机器学习简介第二章感知机文章目录机器学习笔记一、超平面二、感知机定义三、学习策略和学习算法1线性可分2损失函数定义3优化算法—SGD4算法收敛性四、感知机的缺点参考资料感知机（PLA）

MXNet提供了丰富的神经网络层和优化算法，可以用于各种深度学习任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。同时，MXNet还具有高效、灵活、易用等特点，受到了广泛的关注和应用。

引言斑马优化算法（ZebraOptimizationAlgorithm，ZOA）模拟了斑马的觅食和对捕食者攻击的防御行为。于2022年发表在IEEEAccess,。

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

文章目录一、理论基础1、正弦余弦优化算法2、改进的正弦余弦优化算法（1）自学习策略（2）停滞扰动策略（3）SCASL寻优步骤二、仿真结果及分析三、参考文献一、理论基础1、正弦余弦优化算法请参考这里。

在前面的文章中，作者大多介绍的都是单目标优化算法，然而现实世界的很多问题通常由多个目标组成（比如作者在上一篇文章中介绍的无人机路径规划，各成本函数可以看作不同的目标，若改变成本函数的权值，其规划结果会不同

正余弦优化算法(Sinecosinealgorithm，SCA)是由Mirjalili[1]在2016年提出，目前WOS上引用量2K+，谷歌学术上4K+。

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍机组组合问题要求基于已知的系统数据，求解计划时间内机组决策变量的最优组合，

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image.png从图可以看出经过指数加权平均计算后的值，比原有的要平滑一些。可以想象到，梯度要平滑一些。在做mini-batch梯度下降的时候，梯度的表现是这样的，image.png。如果通过指数加权平均使得梯度计算的时候更加平滑，但是整体趋势还是往函数收敛的方向走。运行效率就会增加。同时指数加权并不会占用很大的内存和计算量。超参数beta的值，可以预估平均了多少个数。1/(1-beta)。当b

内容介绍智能优化算法在解决复杂问题和优化函数方面发挥着重要作用。

支持向量机的学习策略是间隔最大化，可将其转化为一个求解凸二次规划的问题，其学习算法就为求解凸二次规划的最优化算法序列最小最优化算法（SMO）。

它通过让机器自动学习和优化算法，使机器能够从数据中提取模式和规律，从而实现智能决

基于matlab的智能微电网粒子群优化算法，输出微型燃气轮机、电网输入微网运行计划、储能运行计算。程序已调通，可直接运行。133智能微电网粒子群优化算法(xiaohongshu.com)

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述POA（孔雀优化算法）是一种基于孔雀羽毛开屏行为启发的优化算法。这种算法模仿孔雀通过展开其色彩斑斓的尾羽来吸引雌性的自然行为。

23号资源：程序集合包含9个程序（经典电力系统经济调度程序；2解决带储；3智能微电网PSO优化算法；微电网调度等等，见资源描述）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download

MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述1.Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂优化算法

关于CMA-ES，其中CMA为协方差矩阵自适应(CovarianceMatrixAdaptation)，而进化策略（Evolutionstrategies,ES）是一种无梯度随机优化算法。

APS的实现形式，其实一直有两种方式：一是大家目前看到的一个独立的APS系统，其中内嵌了运筹学与智能优化算法乃至大数据人工智能等方面的算法，虽然不是那种传统的解析解，但基本上是比较精准的排产形式。

这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用：训练集（TrainingSet）：用于模型的训练，即通过反向传播和梯度下降等优化算法来调整模型的权重，使其能够从数据中学到有用的特征和模式。

本算法原理4.1编码与初始化4.2适应度函数4.3遗传操作4.4自适应机制4.5终止条件5.完整程序1.程序功能描述基于自适应遗传算法的车间调度matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化算法的适应度收敛曲线

目录主要内容模型研究结果一览下载链接主要内容该模型以环境保护成本和运行成本为双目标构建了微电网优化调度模型，模型目标函数和约束条件复现文献《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，程序的特点是采用非支配排序的蜣螂优化算法

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在航海领域，船舶的滤波跟踪是一项至关重要的技术。

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时序分解|Matlab实现SMA-CEEMDAN利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解目录时序分解|Matlab实现SMA-CEEMDAN利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

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今年的主要进展包括了利用先进的优化算法提高模型精度、减少训练时间以及对大规模图数据的适应性。部分团队还推出了定制化的深度学习模型，特别适用于复杂的图形结构和交互。

目录主要内容模型研究结果一览下载链接主要内容鲸鱼优化算法（WOA）是一种用于解决优化问题的新优化技术。该算法包括三个算子，用于模拟猎捕鲸鱼的猎物，环绕猎物和泡泡网觅食行为。

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蜣螂优化算法DBO的含金量不用我多介绍了吧，这是和麻雀优化算法SSA同一个课题组出的算法，业内公认的比较好的算法，这个算法认可度很高！一种新型改进蜣螂优化算法，名字买后自己取。只出售一次，供独家使用！

麻雀搜索算法（SparrowSearchAlgorithm，SSA）是一种模拟麻雀觅食行为的优化算法，由AhmedK.Attiya在2018年提出。

鲸鱼优化算法（WhaleOptimizationAlgorithm，WOA）是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的启发式优化算法。这个算法模拟了鲸鱼的觅食行为和社会行为，通过模拟这些行为来解决优化问题。

具体细节请看正文部分：文章目录前言1、智能优化算法：黑寡妇算法（蛛）1.1算法原理1.1.1初始化种群1.1.2蜘蛛运动1.1.3

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一、6种算法简介1、粒子群优化算法PSO2、蜣螂优化算法DBO3、哈里斯鹰优化算法HHO4、麻雀搜索算法SSA5、差分进化算法DE6、哈里斯鹰优化算法HHO二、CEC2017简介参考文献：[1]Awad

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