说明：多目标遗传算法在工程领域应用较为广泛，希望对大家有用。

NSGAII solveo2q 多目标遗传算法

说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...

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说明：拟牛顿法和最速下降法(Steepest Descent Methods)一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法(Newton...

拟牛顿迭代法 无约束优化 拟牛顿法 导数约束 优化 s函数

说明：１.利用GA算法优化RBFＮＮ的各种权值；２.利用RBFNN进行函数跟踪；3.比较测试未用GA优化的和使用GA优化的RBFNN的结果。

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说明：采用遗传算法和例子群算法进行优化，可以采用试验设计方法构建试验样本，用Kriging方法构建适应度函数，然后进行优化求解，记住，采用此程序是，应该安装Kring工具箱子

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说明：采用改进遗传算法优化模糊控制隶属函数，实现隶属度自动寻优

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说明：优化是指以最小化或最大化某些函数取得最好的结果。大部分的工程活动，其目的可能是减低生产效率最大化或利润最大化。例如减轻飞机重量，确定空间飞行器的最优轨迹、 推土机、 风机、 泵的设计、 控制、 调度、 运行优化、 控制发电厂及电力系统控制等。优化算法分为两个主要类别常规优化算法和进化优化算法。传统的...

说明：模糊遗传算法的一个函数，利用遗传算法来优化模糊隶属函数

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说明：遗传算法多目标优化的应用举例，求非线性函数最大值。

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说明：Matlab神经网络(九)--粒子群算法（PSO）实现函数极值优化

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