Ⅰ 多目标优化算法：非支配麻雀搜索算法（Non-Dominated Sorting SSA）
麻雀搜索算法（SSA）是一种用于解决函数优化问题的启发式搜索算法。其原理基于麻雀在觅食过程中的行为，通过模拟群体智能进行优化搜索。具体实现和代码细节可参考相关博客资源。
为进一步提升SSA在多目标优化领域的表现，引入了非支配麻雀搜索算法（NSSSA）。该算法不仅继承了SSA的群体智能特性，更在处理多目标问题时展现出优越性能。NSSSA通过非支配排序机制，有效解决了多目标优化问题中的帕累托前沿寻优问题。实际应用中，该算法被广泛应用于各种多目标测试函数以及工程应用中，如盘式制动器设计。
实验结果表明，NSSSA在处理ZDT1到ZDT6、DTLZ1至DTLZ7、WFG1至WFG10、UF1至UF10、CF1至CF10、Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3等多目标测试函数时，表现出了出色的优化能力。在工程应用如盘式制动器设计中，NSSSA也展现出显着的优化效果。
评估指标IGD（Inverted Generational Distance）、GD（Generalized Distance）、HV（Hypervolume）和SP（Space Filling）的评价结果显示，NSSSA在多目标优化问题上的性能优于传统方法，能够更高效地探索和近似帕累托前沿。
完整MATLAB实现的NSSSA代码，为研究者和工程师提供了一种有效工具，用于解决复杂多目标优化问题。该算法的灵活性和适应性，使其在多种实际应用中展现出显着优势。
Ⅱ 【MATLAB】 SSA奇异谱分析信号分解算法
MATLAB中的SSA奇异谱分析是一种强大的工具，用于非线性时间序列数据的处理和信号分解。该算法通过对时间序列构造特定矩阵进行奇异值分解（SVD），分离出趋势、振荡和噪声成分。
分解流程包括：首先构建协方差矩阵，如通过Toeplitz法和trajectory法计算。接着，通过特征值和特征向量的分析，展示出主要成分，如前四大主成分和重构成分。直观的图表显示了分解结果与原始序列的对比，以便于理解和评估分析效果。
视频教程详细演示了这些步骤的实际操作。对于想要获取MATLAB的SSA开源算法及绘图代码的读者，可以直接访问阿里云盘的资源。分享链接在此，提取码是f0w7。只需按照提示操作，即可获得所需的代码资源。