说明：模拟计算多因素影响的遗传算法优化问题，本人为初学者请您多多指教。

多种群遗传算法 MPGA

说明：NSGA2多目标优化算法，配上说明文档 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的，它比 NSGA算法更加优越：它采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低；采用了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定的共享半径 shareQ，并...

空间均匀采样 多能计算 NSGA2-比 NSGA-Ⅱ nsga2-matlab

说明：多姿态，多角度，有不同光照,一种基于多文档得图像合并技术，窗函数法设计一个数字带通FIR滤波器，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），BP神经网络用于函数拟合与模式识别，是本科毕设的题目。

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说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,计算两个矩阵之间的欧氏距离，采用累计贡献率的方法，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合，一种基于多文档得图像合并技术。

说明：利用遗传程序设计建立电力系统的负荷模型，无需像传统方法一样预先确定具体的模型结构，它能根据输入输出数据直接演化出变量间的函数关系，并且能够一次性的同时确定函数的结构形式和参数，使得模型的生成过程趋于智能化、自动化，解决了负荷建模工作中长期困扰的模型辨识问题。

参数辨识智能 遗传辨识 负荷参数辨识 电力负荷建模 power-GP

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：应用背景得到更有效的方案，为网络路由设计VLSI物理设计中，一种新的混合算法是蚁群算法和禁忌搜索算法提高网络路由设计方案在VLSI物理设计相结合，提出了。通过考虑不同的结构特性，如两终端，多终端的模式，多层次、无网格布线是引入适当的参数匹配，可以通过计算机实验得到了。结果表明，新的算法可以避免低收敛...

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说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：蛙跳算法程序，蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。蛙跳算法的思想是：在一片湿地中生活着一群青蛙。湿地内离散的分布着许多石头，青蛙通过寻找不同的石头进行跳跃去找到食物较多的地方。每只青蛙个体之间通过文化的交流实现信息的交换。每只青蛙都具有自己的文...

说明：粒子群优化算法是一种启发式的全局优化方法，也基于群智能优化算法。它来自研究的观点，飞鸟和鱼的羊群运动行为。该算法是广泛应用和迅速发展其易于实施和调整所需的几粒子。本文提出了一种原则的粒子群优化算法的主要思想 ；总结了优点和缺点。

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