直接搜索优化

通过直接搜索优化方法设计的最小设置时间控制。一种新的控制器设计方法，明确地将时间响应的稳定时间最小化。

BADS是一种创新的快速贝叶斯优化算法，专为解决复杂的优化问题而设计，特别是那些涉及到模型拟合（如最大似然估计）的情况。在各种基准测试中，BADS表现出色，与其他流行的MATLAB优化器（如fminsearch、fmincon和cmaes [1]）相比具有相当甚至更好的性能。目前，BADS已被全球多个计算实验室广泛采用，涉及领域从行为、认知和计算神经科学到工程和经济学等，被引用和应用超过一百次。对于那些缺乏梯度信息或目标函数为非分析或嘈杂的情况，例如通过数值逼近或模拟评估的问题，BADS是一个理想的选择。与其他内置的MATLAB优化器（如fminsearch）一样，BADS操作简便，无需复杂的调整。详细信息、教程和文档可访问该项目的GitHub页面：https://github.com/lacerbi/bads。

这里分享了经过改进的steger算法的实现代码，使用matlab编写，方便大家学习和使用。

优化后的直接序列扩频通信系统matlab仿真程序非常实用，有效提升了系统性能。

在建立Oracle全文搜索文档时，需处理索引和查询结果集的优化，以提升索引结构。

启动仿真matlab的直接方法

基于MATLAB 2014a版本制作，参考网络资源整合出两个建模：圆形和六边形。针对六边形磁链控制进行优化，以解决磁链轨迹不规则的问题。

直接使用百度查找资源?不如使用插件搜集海量优质资源,操作简单,只需将插件文件上传至admin文件夹覆盖即可。

天牛须搜索算法（BAS）受天牛觅食行为启发，于2017年被提出，用于解决多目标函数优化问题。天牛依靠两根长触角感知食物气味，触角感知的气味强度引导天牛的觅食方向。如果左侧触角感知到的气味强度大于右侧，天牛就会向左移动，反之亦然。通过这种简单而有效的方式，天牛最终可以找到食物。 BAS算法与遗传算法、粒子群算法等进化算法类似，不需要了解函数的具体形式或梯度信息，就能自动进行优化。与其他算法不同的是，BAS算法只使用一个个体进行搜索，因此寻优速度更快。在天牛须算法中，天牛的位置代表待优化问题的解，触角的长度代表搜索步长。通过不断地比较两侧触角感知到的函数值，天牛不断调整自己的位置，最终找到函数的最优解。 利用天牛须算法可以优化BP神经网络的初始权值和阈值，提高网络的训练效率和泛化能力。

布谷鸟搜索算法是一种结合了生物行为特性和数学模型的元启发式群体智能搜索技术，源于布谷鸟巢寄生现象和莱维飞行模式。这一算法由澳大利亚科学家于2009年提出，解决全局优化难题，特别是那些复杂的优化问题。其核心概念包括巢寄生性和莱维飞行，前者类比于寻找最优解的过程，每个解决方案代表一个潜在的解，后者模拟了布谷鸟在寻找巢穴时的随机非均匀移动。算法的基本流程包括初始化鸟群、评估适应度、更新位置、替换优化位置和删除低质量解决方案。此外，布谷鸟搜索算法的改进集中在混合策略、参数调整、局部搜索和自适应策略等方面，以提高其搜索效率和应用范围。