说明：利用帕累托最优和协同进化算法做一个模拟，可以应用在多目标优化上。

多目标--优化 协同 多目标优化 pareto 多目标-优化

说明：利用响应面方法对多学科协同优化方法进行改进，并用算例验证了改进的协同优化方法的有效性

Response-surface 优化-响应面 优化响应面 多学科 响应面优化

说明：微分进化算法，用于参数优化、寻找极值等，可自行加入其他约束条件和修改目标函数

极值优化 DE参数优化 约束-DE de算法 参数优化

说明：数值优化的各种算法，包括牛顿法，拟牛顿，遗传算法，等等。

牛顿算法-MATLAB 数值优化算法 拟牛顿法matlab 优化算法 牛顿法

说明：通过GA算法优化RBF神经网络初始参数，以减小误差，提高诊断效率，对GA-BP故障诊断模型进行MATLAB仿真分析。

GA-RBF 故障诊断 RBF BP GA优化RBF神经网络

说明：NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ算法采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低

说明：抽象-分割是根据大小、 颜色、 纹理、 强度、 区域、 灰度级图像的分裂的过程。有几种算法的图像分割，但这些只是一般的图像，不像磁共振图像 （MRI） 的医疗图像。在医学领域中它是很难分析脑 MRI 图像，所以该图像的分割方法是非常重要的所以在本白皮书中我们实施了一种新的蚂蚁蚁群优化算法 (ACO)...

matlab 分割 算法 图像 基于 蚁群

说明：粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。这种算法具有很好的收敛性，作为一种启发式智能算法，在优化中得到了广泛的使用。此文件提供了基于灰色理论的粒子群算法。

matlab 算法 基于 粒子 理论 灰色

说明：本程序用差分进化算法来优化神经网络，克服局部最优，使得全局最优，亲测可用。

差分进化 DE；ANN；DE-ANN 神经网络 差分最优化 DE-神经网络

说明：本程序用差分进化算法来优化神经网络，克服局部最优，使得全局最优，亲测可用

差分进化 DEANNDE-ANN 神经网络 差分最优化 DE-神经网络