灰狼优化算法（GWO）代码附带Matlab示例

一种新兴的优化算法是通过差分进化（DE）对灰狼优化（GWO）进行改良，形成了HGWO（DE-GWO）算法。以优化SVR参数为例，提供了详细的matlab源码，并附有中文注释，便于学习和自定义修改。

Md Mirazul Islam的Matlab代码样本，涵盖了高斯消除、雅可比方法、高斯-塞德尔方法、分割方法、牛顿法、正割方法、定点迭代、数值插值、牛顿的除数差、内维尔插值、埃尔米特插值法、三次样条（自然）、数值积分、梯形法则、辛普森规则、Romberg集成、自适应正交、高斯正交、特征值和特征向量的求解方法、ODE求解、Euler方法、Runge-Kutta方法（第4步）、Runge-Kutta-Fehlberg方法、Predictor-Corrector方法、PDE求解、线性射击方法、有限差分法、MatLab绘制功能。

排序算法：冒泡排序、快速排序、归并排序 搜索算法：二分查找、线性查找 数据结构：栈、队列、链表

【路径规划】此处提供基于灰狼算法优化的三维路径规划matlab源码，支持高效能路径优选。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白。代码压缩包包含主函数：main.m，调用其他m文件，无需运行结果效果图。代码适用于Matlab 2019b版本，若有错误提示，可根据提示修改，如有疑问，请私信博主。操作步骤包括将所有文件放置于Matlab当前文件夹中，双击打开main.m文件，点击运行，等待程序完成运行并得到结果。若需其他服务或详细代码，请私信博主或扫描视频QQ名片。博客或资源提供完整代码，期刊或参考文献复现，Matlab程序定制，科研合作。

下载所需，源代码执行结果请参考压缩文件中的效果图。

生成对抗网络（GAN）的一个重要特性是其能够不仅仅生成新图像，还能操纵潜在向量以在两个生成的图像之间进行切换。例如，用户可以指定两个潜在向量的ID以及他们希望在这两个图像之间进行多少步的转换。这个过程的一个示例是展示了如何在十个步骤内从一个生成的成纤维细胞转换到另一个。此代码的修改版本可以在这里找到： https://ch.mathworks.com/help/deeplearning/ug/train-conditional-generative-adversarial-network.html 从第253行开始提供功能版本。

此 MATLAB 代码提供了寻的器优化算法的实现，可用于优化寻的器的性能。

【优化求解】麻雀算法matlab代码下载提供了一个解决复杂优化问题的工具。麻雀算法是一种模仿麻雀觅食行为的启发式优化算法，利用模拟自然界中的搜索策略来寻找最优解。用户可以通过此代码实现对不同类型优化问题的解决，充分利用其在多个领域中的应用潜力。