说明：1 基于遗传算法的TSP算法（王辉）  2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）  3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）  4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）  5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）  6 遗传算法工具箱详解及应用（胡...

说明：有力地促进了由领先的工业公司、 云计算技术变得越来越流行近年来。云计算允许我们抽象分布式弹性界面背后的 IT 资源，促进可扩展性和动态资源分配。的术语适用于这种处理，在描述时共享的资源，这些资源，可对需求和在更低的成本进行比较的自货自运单个组件。云计算将会蔓延对我们社会的发展有好处。但在综合，基本环...

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说明：将约束离散优化（CDO）转化为非线性约束非负整数规划（CNIP），该算法采用了种群混沌初始化、双方案变异、离散差分进化等多种改进措施，可求解非线性约束非负整数规划（CNIP），以及具有随机扰动的积分算子。针对非线性约束，给出了连续映射基惩罚的计算方法和基函数的公式，并在此基础上提出了处理约束的自适应...

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说明：遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统...

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说明：NSGA-II算法提出了快速非支配排序法，降低了算法的计算复杂度。由原来的O(MN3)降到O(MN2)（M为目标函数个数，N为种群大小）。提出了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定共享半径的适应度共享策略，并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准，使准Pareto域中的个体能扩展到整个Pareto域...

说明：改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是两种典型的群体智能算法。由于算法的高效性和易实现性，因此 成为了众学者的研究焦点。目前，这两种算法已被应...

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说明：应用背景粒子群优化算法是一种受启发的进化计算技术鸟群行为。PSO算法是首先由甘乃迪和Eberhart（1995）；连续非线性函数的优化。该算法的基本原理方法依赖于研究社会生物的运动进行了模拟电脑（李维斯，1983；雷诺兹，1987；赫普纳&；Grenander，1990）。粒子群优化算法的研究算法在...

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说明：仅供学习参考使用， NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N. Srinivas 和 K. Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algori...

说明：应用背景在电脑里科学，粒子群优化（粒子群算法）是一种计算方法，通过反复地尝试提高候选人的问题来优化问题关于一个给定的解决方案质量测量。粒子群优化算法的一个问题，有一个人口的候选人解决方案，在这里被称为粒子，并根据简单的数学公式在粒子的位置和速度移动这些粒子周围的搜索空间。每个粒子的运动受其局部的影响...

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说明：近年来，基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展，研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便...