智能领域与MATLAB中的白鲸优化算法

本教程全面阐述各类智能优化算法原理，并提供丰富的MATLAB实例。

这是一个适合具有一定Matlab基础的学习者的资源，提供了30个案例分析，专注于智能优化算法的学习和应用。

详细介绍了数据挖掘领域的多种算法及其智能应用。

金融行业 美国银行家协会预测，数据仓库和数据挖掘技术在商业银行的应用将持续增长 分析客户使用分销渠道的情况和容量，建立利润评估模型 优化客户关系，加强风险控制 电子商务 根据用户偏好进行商品推荐，提供个性化网页体验 打造自适应网站，提升用户参与度 生物医药 进行DNA序列查询和匹配，加速基因研究 识别基因序列的共发生性，探索潜在的疾病关联 其他行业 电信行业：甄别欺诈行为，减少客户流失 保险和零售行业：精准营销，提升客户满意度 政府部门、教育机构、医疗机构和公用事业等：数据驱动决策，提升运营效率 各行各业的企业都在积极应用商务智能，以数据驱动业务增长。

声明：本程序部分原创，部分网络下载，并进行了细微改动。本项目探讨多种智能算法在函数优化中的应用，包括遗传算法、蚁群算法和鱼群算法。由于时间紧迫，部分程序可能显得粗糙，仅供参考。学习智能算法的初学者应注意，可能存在程序和报告中的不足和错误，欢迎讨论和指正。附件包含多个版本的程序和截图，以及本人的最终报告。

除了数学规划方法之外，双层优化问题还可以采用智能优化算法进行求解。一般情况下，上层优化采用智能优化算法，而下层优化则使用传统的数学规划方法；另一种方法是在双层优化的两个层次均采用智能优化算法。将详细介绍这些方法，并以线性双层优化问题为例进行说明。本资源包括三个部分：1. 基础粒子群算法的Matlab代码；2. 带约束优化问题的粒子群算法Matlab代码；3. 双层优化问题的粒子群算法Matlab代码。智能优化算法存在全局最优解难以保证的问题，尤其是面对复杂目标函数时表现更加不稳定。尽管如此，随着各种改进和算法的发展，智能优化算法在处理复杂非线性条件下仍具备一定的应用潜力。

4.16事务处理语句ProC应用程序中的嵌入式事务处理语句包括以下：COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT和SET TRANSACTION. 与SQL语句相比，嵌入式SQL语句COMMIT和ROLLBACK增加了RELEASE选项，它们要求关闭所有打开的游标，提交或回滚事务，并断开与Oracle数据库服务器的连接。因此，在应用程序运行结束前，应使用带RELEASE选项的COMMIT语句或ROLLBACK语句显式提交或回滚事务，并结束用户会话。动态SQL在某些情况下，在编码时不能完全编写SQL语句，而是在程序执行时才能构造出来(即动态SQL语句在程序运行时选择列表和确定，变量数据大于0)。这种在程序执行时临时生成的SQL语句称为动态SQL语句。利用动态SQL来编写ProC程序的方法称为动态SQL技术。在以下情况中，应使用动态SQL技术：a. SQL语句的文本。b. 宿主变量的个数。c. 宿主变量的数据类型。

关联规则挖掘：识别物品之间的关联模式，用于推荐引擎和市场篮子分析。 聚类分析：将相似数据点分组，用于客户细分和市场研究。 决策树：建立用于预测或分类的树状结构模型，用于信贷评分和欺诈检测。 神经网络：受人脑启发的复杂算法，用于图像识别和自然语言处理。 时间序列分析：预测时间序列数据的未来值，用于销售预测和资源规划。

MATLAB中的智能优化算法包括遗传算法（GA）和模拟退火算法（simulannealbnd）。GA求解器不仅能处理无约束优化问题，还能处理非线性约束优化问题，其功能强大。相比之下，simulannealbnd求解器只能解决无约束优化问题。在使用Solver下拉菜单中选择GA算法，在适应函数栏中输入@(x)x^4-3*x^3+x^2-2，变量个数设为1，其余参数保持默认设置，然后点击Start按钮即可运行。