说明：鲁棒性好，性能优越，用于建立主成分分析模型，包含优化类的几个简单示例程序，使用大量的有限元法求解偏微分方程，双向PCS控制仿真，使用拉亚普诺夫指数的公式。

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说明：对于一个经典的TSP问题而言，遗传算法能有效、迅速的解决并得到最优解。通过选择、交叉、变异等仿生学相关的算子，能有效的实现全局搜索，并能有效避免陷入局部最优解

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说明：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

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说明：遗传算法的分布式进化算法的优化算法，遗传算法适用于：  目标函数为求最大值的和非负整数解的溶液  边界边界约束  Myfun目标函数  民初始种群的数目  n迭代最大数  CP交叉概率  P变异概率  ˚F目标的最佳解决方案  X最优解向量

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说明：这种算法用于控制参数的优化。专为 PID 控制器整定与优化值增益便可完成。

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说明：装箱问题 在装箱问题，对象不同的卷必须挤进有限数量的桶或容器每个的第五卷中将使用的回收箱的数目降至最低的方式。在计算复杂性理论，它是一个组合的 NP 难问题。 还有很多变化的这个问题，如 2D 包装、 线性包装，包装的重量、 包装成本，等等。他们有许多应用程序，例如填满的容器，载货汽车与重量的...

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说明：使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最优配置的研究。其中Q学习就是当前动态学习中最有前途的一种学习方法。

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说明：遗传算法（Genetic Algorithm）通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完...

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说明：模拟退火优化算法的matlab版本，是由P. Salamon, P. Sibani, and R. Frost 等人开发的 Simulated Annealing Tools Software ，可以用于方便进行模拟退火优化 的应用实践

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说明：优化带车辆路径问题带时间窗的时间窗车辆路径问题（VRPTW） 是著名的 NP 难组合优化对于运输和物流系统至关重要的问题。

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