D-S证据理论算法的MATLAB实现及优化

D-S证据理论的MATLAB算法已被设计为简单的函数形式，用户只需输入相应参数即可使用。如果需要进一步改进，仅需进行少量修改。

PSO算法类似于鸟群寻找食物的过程，其中每个粒子代表一个可能的解。它们根据速度和位置不断调整，最终集中于最优解。这种算法模拟了群体智能的搜索过程，可用于解决复杂的数学问题。

以MATLAB环境为例，介绍了如何使用简单遗传算法解决复杂函数优化问题。涵盖了初始化种群、编码、遗传操作、变异策略及选择方法等关键步骤，经过验证，程序稳定且效果显著。

这本书深入探讨了最优化理论，并通过Matlab程序演示了其实现方法，帮助读者更好地理解优化算法的运作原理。

Matlab编写SSIM算法的实现过程

详细介绍非线性优化理论，并提供了多个Matlab实例，帮助读者深入理解。

这是STOMP算法的GPU实现，它将时间序列作为输入并计算特定窗口大小的矩阵轮廓。为了获得附加功能和更好的性能，建议使用至少CUDA工具包版本9.0，并且需要支持CUDA的NVIDIA GPU。您可以在Linux下使用Makefile构建，但在Windows下尚未经过测试。对于不同的GPU架构，您可以调整ARCH的值以匹配相应的计算能力。确保CUDA_DIRECTORY正确设置为系统中安装CUDA的路径，通常在Linux下为/usr/local/cuda-(VERSION)/。默认情况下，内核参数仅针对Volta优化，如果目标是Pascal或更早的版本，请相应地调整STOMP.cu中的设置。

Matlab为基础的多种优化算法进行了详尽解析，并提供了实际代码，非常适合自学。

介绍了利用Matlab实现的果蝇算法，分别用于求解适应度函数的极值及无约束优化问题。