单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA
本项目使用FW烟花优化算法求解单目标问题，并在MATLAB2022A中实现仿真，对比PSO和GA的性能。核心代码展示了适应度计算、火花生成及位置约束等关键步骤。最终通过收敛曲线对比三种算法的优化效果。烟花优化算法模拟烟花爆炸过程，探索搜索空间，寻找全局最优解，适用于复杂非线性问题。PSO和GA则分别适合快速收敛和大解空间的问题。参数调整和算法特性分析显示了各自的优势与局限。
基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真
本项目基于遗传算法（GA）优化多机无源定位系统的GDOP，使用MATLAB2022A进行仿真。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，迭代优化传感器配置，最小化GDOP值，提高定位精度。仿真输出包括GDOP优化结果、遗传算法收敛曲线及三维空间坐标点分布图。核心程序实现了染色体编码、适应度评估、遗传操作等关键步骤，最终展示优化后的传感器布局及其性能。
基于GA遗传优化的最优阈值计算认知异构网络(CHN)能量检测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于GA遗传优化的阈值计算方法在认知异构网络（CHN）中的应用。通过Matlab2022a实现算法，完整代码含中文注释与操作视频。能量检测算法用于感知主用户信号，其性能依赖检测阈值。传统固定阈值方法易受噪声影响，而GA算法通过模拟生物进化，在复杂环境中自动优化阈值，提高频谱感知准确性，增强CHN的通信效率与资源利用率。预览效果无水印，核心程序部分展示，适合研究频谱感知与优化算法的学者参考。
