【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪（Matlab代码实现）

Microsoft Research最新推出的rStar2-Agent在AIME24数学基准测试中以80.6%的准确率超越超大规模模型DeepSeek-R1，展现“思考更聪明”而非“更长”的AI推理新方向。

【微电网多目标优化调度】多目标学习者行为优化算法MOLPB求解微电网多目标优化调度研究（Matlab代码实现）

【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究（Matlab代码实现）

摘要 遗传算法（GA）作为一种受生物进化启发的优化算法，在复杂问题求解中展现出独特优势。本文系统介绍了GA的核心理论、实现细节和应用经验。算法通过模拟自然选择机制，利用选择、交叉、变异三大操作在解空间中进行全局搜索。与梯度下降等传统方法相比，GA不依赖目标函数的连续性或可微性，特别适合处理离散优化、多目标优化等复杂问题。文中详细阐述了染色体编码、适应度函数设计、遗传操作实现等关键技术，并提供了Python代码实现示例。实践表明，GA的成功应用关键在于平衡探索与开发，通过精心调参维持种群多样性同时确保收敛效率

蒋星熠Jaxonic是一位深耕智能优化算法领域多年的技术探索者，专注于粒子群优化（PSO）算法的研究与应用。他深入剖析了PSO的数学模型、核心公式及实现方法，并通过大量实践验证了其在神经网络优化、工程设计等复杂问题上的卓越性能。本文全面展示了PSO的理论基础、改进策略与前沿发展方向，为读者提供了一份详尽的技术指南。

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点]（选址定容）(Matlab代码实现)

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

基于模型预测算法的混合储能微电网双层能量管理系统研究(Matlab代码实现）

MATLAB|主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性