说明：蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。

说明：应用背景小波神经网络采用传统BP算法，存在收敛速度慢和易陷入局部极小值两个突出弱点。本文建立了基于遗传算法的小波神经网络股票预测模型GA-WNN。该模型结合了遗传算法的全局优化搜索能力以及小波神经网络良好的时频局部特性。运用MATLAB对拟合和预测过程进行仿真。结果表明，该模型能有效地提高预测精度，...

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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：遗传算法（GA）是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象，进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息，它从某一随机生成的初始群体出发，经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价，保留适应度较强的个体遗传到子代种群中，经过多次的迭代计算...

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说明：针对故障诊断过程中冗余征兆问题，利用遗传算法的全局搜索能力，结合粗糙集知识编写了属性约简程序，并在matlab的环境下运行，可获得多种最小约简方案，领域专家可根据测量的难度和代价选择最小约简，删除冗余征兆，提取规则。

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说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[ 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算...

说明：遗传算法是应用较为广泛、研究历史较长的一种算法，它具有全局快速搜索能力，由于没有利用系统中的反馈信息，当求解到一定范围时往往要做大量无为的冗余迭代，求解效率较低。但是在旅行商（TSP）问题上不存在这个缺点，很好的解决了TSP问题。这里提供TSP问题的源程序。 

说明：适合学习多目标优化算法的好例子，完美运行，粒子群算法 多目标优化是在现实各个领域中都普遍存在的问题，每个目标不可能都同时达到最优，必须各有权重。但是，究竟要怎样分配这样的权重，这已经成为人们研究的热点问题。同时，根据生物进化论发展起来的遗传算法，也得到了人们的关注。将这两者结合起来，能够利...

说明：粒子群算法在离散优化领域的应用比较少见，为了将粒子群算法应用在QoS路由领域，而又不偏离粒子群算法的基本思想，定义并设计了一种“⊕算子”，并且设计了一种 “随机游动算子”，将基于路径的变异算子引入算法，增强算法的全局搜索能力。

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说明：遗传算法是一种基于生物进化理论的全局搜索优化方法。传统的遗传算法在理论上已形成了一套较为完善的算法体系并在许多问题中都有了成功的应用，本文研究了遗传算法的基本原理及运算过程，并利用基本遗传算法非线性系统进行PID控制器参数优化，经过仿真发现自适应遗传算法具有更好的动态特性和控制效果，证明了该算法的有...