1.数学建模中的基础基础模型和算法有什么区别?
2.用matlab实现粒子群优化算法的可视化模拟，跪求源代码！粒群粒群！算法算法！源码源码！基础基础
3.超详细 | 鲸鱼优化算法原理及其实现(Matlab/Python)
数学建模中的模型和算法有什么区别?
一、线性回归：预测连续输出的算法算法统计学方法，模型形式为y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βpxp + ε。源码源码目标是基础基础最小化残差平方和RSS。最小二乘法通过矩阵运算求解系数。粒群粒群
二、算法算法逻辑回归：分类算法，源码源码模型形式为p（y=1|x） = 1 / （1 + exp（-（b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bpxp）））。基础基础视频聚合类源码目标是粒群粒群最大化似然函数，最小化逻辑损失函数。算法算法可以使用梯度下降法或牛顿法优化。
三、决策树：构建树状结构进行分类和回归，通过信息增益或信息增益比选择最优特征，使用预剪枝或后剪枝避免过拟合。
四、支持向量机：寻找最大间隔超平面进行分类，使用核函数映射高维空间。
五、聚类：无监督学习算法，互站吧源码将数据分为相似的组或类别，常用算法有K-Means、层次聚类和DBSCAN。
六、神经网络：多层结构算法，用于分类和回归，通过反向传播算法更新权重。
七、遗传算法：优化算法，模拟自然选择和遗传机制搜索全局最优解。
八、粒子群算法：基于群体智能优化算法，负93的源码模拟粒子移动和信息交流搜索最优解。
九、蚁群算法：模拟蚂蚁行为的启发式算法，通过信息素搜索最优路径。
十、模拟退火算法：全局优化算法，通过概率接受劣解避免局部最优。
数学建模比赛是重要的学习经历，能显著提高自学能力。董宇辉的话激励我们踏实努力，美好未来自然会到来。
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用matlab实现粒子群优化算法的可视化模拟，跪求源代码！！！！
给你一个地址，是Mathworks公司网站上的，全球Matlab使用者将自己的代码在这里分享，这是粒子群算法PSO工具箱地址
/matlabcentral/fileexchange/-particle-swarm-optimization-toolbox
看看使用说明，用一下demo就会了，在界面的右下方有平面粒子显示
在这里你还可以搜到很多源代码，希望对你有帮助
超详细 | 鲸鱼优化算法原理及其实现(Matlab/Python)
在智能优化算法的海洋中，鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)是一颗璀璨的明珠。由Mirjalili和Lewis于年提出，灵感源于座头鲸群体独特的觅食策略[1]。WOA以三个核心阶段——搜索觅食、收缩包围和螺旋更新，模拟了自然界的高效搜寻过程。 WOA的三个更新机制相互独立，确保了全局探索和局部优化的平衡。它的优点在于无需预设参数，简化了使用，且在众多优化问题中展现出卓越的性能，超越了蚁群和粒子群等算法[1,2]。深入剖析鲸鱼觅食的算法原理
WOA以座头鲸的泡泡网捕食行为为模型，每轮迭代中，鲸鱼个体的位置更新依据随机数p和系数向量A的动态调整，模仿围捕猎物的过程。具体步骤包括：搜索觅食：利用随机选择的鲸鱼位置(X⃗ rand(t))和当前位置(X⃗ (t))之间的距离，通过向量A和C来决定位置更新，其中向量a随迭代减小，随机向量r则确保了动态变化。
收缩包围：以最优解X⃗ best(t)为目标，鲸鱼个体的移动步长由包围步长A⃗和当前位置与最优解的距离决定。
螺旋更新：基于鲸鱼与最佳位置的距离，通过随机数l和固定系数b生成螺旋路径，推动鲸鱼向最优解螺旋前进。
Python实现代码概览
接下来，我们将深入探讨WOA的MATLAB和Python编程实现。从基础流程图到代码细节，无论是初学者还是进阶者，都能在这里找到帮助和灵感。 示例代码为了便于理解和实践，这里提供MATLAB和Python的代码片段，以及解决乱码问题的建议，确保您的代码运行无阻[3]。
算法性能验证
WOA的性能通过CEC测试函数F进行评估，其数学表达式展示了算法在复杂问题上的求解能力[4,5]。无论是在MATLAB还是Python中，算法的表现均展示了其强大的寻优能力。获取源码与后续更新
想要获取完整代码和更多优化改进方法，只需在公众号“KAU的云实验台”回复“WOA”即可。持续关注，我们会分享更多优化算法的实际应用案例。 你的支持是我们的动力，如果你从中受益，别忘了点击右下角的赞或者在看，让我们一起在优化算法的探索之旅中前行[6]。如有定制需求，可通过公众号联系作者[7]。