说明：基于聚类的不规则Pareto前沿多目标优化的自适应进化算法。

聚类 不规则 Pareto前沿 多目标优化 自适应进化算法

说明：针对差分进化( DE) 算法后期收敛速度变慢、收敛精度变低以及易陷入局部最优解的缺点，提出一种基于双种群自适应进化的改进差分进化算法。

DE 差分进化算法 双种群自适应

说明：差分进化算法变形——参数自适应差分进化算法

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说明：改进粒子群优化算法(APSO)的MATLAB源程序,这个是引入自适应权重特征的粒子群优化算法。

改进粒子群优化算法 APSO 自适应权重 粒子群优化算法

说明：贪婪随机自适应搜索法(GRASP)，使用随机化的最小最小完成时间算法来产生问题的初始解,再通过变邻域下降算法来改进这个解。

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说明：基于复合试验向量生成策略和控制参数的差分进化算法。

自适应 差分进化算法

说明：蚁群算法是在1992年由意大利学者M．Dorigo及其同事受蚂蚁觅食过程中路径选择行为的启发而提出的仿生进化算法。在长期的研究中他们发现蚂蚁虽然没有视觉，但是在搜索食物的过程中总能找到距离食物源最短的路径。在初始阶段，蚂蚁在随机的路径上行走并释放信息激素(Pheromone)，信息激素会随着时间的推...

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说明：改进粒子群优化算法(APSO)的matlab源程序，这个是引入自适应权重特征的粒子群优化算法

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说明：遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,...

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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...

遗传算法