免费项目
最有价值球员算法 MVPA｜2017年｜MATLAB标准实现｜基础优化算法代码
最有价值球员算法（MVPA）提出于 2017 年，模拟职业联赛里球员的个人训练与团队合作，球员既向个人最好成绩学习，也向本队最佳位置学习。本包为 MATLAB 标准实现，返回最优解与逐代收敛曲线，适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
项目说明
最有价值球员算法（MVPA）
提出年份：2017 年 编程语言：MATLAB
最有价值球员算法（Most Valuable Player Algorithm，MVPA）是 2017 年提出的一种优化算法，模拟职业联赛里球员的个人训练与团队合作，球员既向个人最好成绩学习，也向本队最佳位置学习。
- 标准迭代框架，参数含义清晰，便于阅读与二次开发
- 入口参数与返回值统一，可直接与其它优化算法做对比实验
- 附带 README.txt，写清函数签名、包含文件与调用示例
交付内容：MVPA_v1.m、main_MVPA.m、Ackley.m、license.txt、README.txt
调用方式：以结构体 options 传参：先按 main_MVPA.m 组装 options 字段，再调用 [MVP, MVP_Fitness, MVP_Fitness_Evolution] = MVPA_v1(options);
运行环境：MATLAB，解压即可运行