说明：考虑环境因素的多目标优化方法，采用传统的遗传算法，同时考虑环境和经济性，考虑帕累托策略。

多目标优化 经济调度

说明：陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系的教授。此课件为其在国内大学短期精品课程的课件。包含最优化问题求解，压缩感知方法及其在稀疏信号和图像处理中的应用（压缩、重构、降噪等）。

最优化问题求解 压缩感知 稀疏信号 和图像处理

说明：QoS组播路由是网络路由优化和计算智能领域研究的热点，这里的QoS约束包含常见的时延、时延抖动、带宽、丢包率，优化目标是组播树的费用最小化，该问题已被证明是NP完全问题，常规算法通常难以达到理想效果。蚁群算法凭借其独特的启发式规则和分布式特性，在QoS组播路由问题上取得成功应用。

matlab 算法 源代码 qos 路由 基于 蚁群 问题

说明：自适应动态规划介绍。一种求解动态规划方法HJB方程的自学习控制算法，称其为自适应动态规划算法。所提的算法可以用来解决未知离散时间非线性系统的最优控制问题，同时给出了该控制算法的收敛性证明。算法的实现用到了三个神经网络，在递推的每一步分别用来近似性能指标函数、最优控制律和未知非线性系统。

神经网络 最优问题ADP ADP 最优控制 HJB求解 HJB方程 matlab

说明：前推回代法的辐射状配电网潮流程序 matlab编写蚁群算法实践 粒子群工具箱PSOt 基于遗传算法配电网无功优化方法程序源代码 求解机组组合问题的多种群混沌蚁群算法。

前推回代法 辐射状配 电网潮流 蚁群算法 粒子群 工具箱 PSOT 遗传算法 配电网 无功 优化方法 机组 组合 群混沌蚁群算法

说明：基于蒙特卡罗马尔可夫链的差分遗传算法。算法有mc抽样改进，并用差分算法改进遗传优化算法。

蒙特卡罗马尔可夫链 差分遗传算法 DEMC mc 差分算法 遗传优化算法

说明：在求解装备的资源约束型装配线一类平衡问题时，借助遗传算法和粒子群算法，并对遗传算法和粒子群算法进行改进，利用matlab程序进行优化求解。

装配线 遗传算法改进 装配线平衡 GAPSO算法 遗传粒子群

说明：用于求解带时间窗的多车场的配送路径优化问题，即vrp问题，算法是基于模拟退火算法和遗传算法的混合算法。

时间窗 车场 配送路径 vrp问题 模拟退火算法 遗传算法

说明：nsga2与DE算法的结合算法,用于求解多目标优化问题。

nsga2算法 DE算法 结合算法 DE

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP