说明：L-M(列文伯格-马夸尔特法)非线性最优化方法，能够最快最优的获得单个或多个非线性方程的最优解，常用于曲线的拟合，最优化问题的鉴定求解等领域。附件中有算法实现的源码以及测试码，还有对该算法的整体阐述。分别对于有约束和无约束问题做了相应的测试，比较全面的实现了L-M方法的具体应用。

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说明：拟牛顿法是求解优化问题的一种重要方法，本文在 Matlab 平台上，运用 拟牛顿法对最小值问题进行了无约束优化求解。计算结果表明，拟牛顿法能够比 较精确地计算函数的极小值。

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说明：粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究，最初由Kennedy和Eberhart提出，是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题

说明：爬山算法 可以解决许多函数优化方面的问题,可以与其他算法,如蚂蚁算法,粒子群算法等融合使用,有其一定的研究意义-Climbing algorithm can solve many function optimization problems, with other algorithms, such ...

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说明：这是一种多目标的粒子群优化算法，包含了两个目标函数，对学习粒子群算法及很好的理解该算法非常有用-Examples of niche PSO, 

说明：源包含多目标的综合学习粒子群优化源和 ZDT 测试套件和真实帕累托前面在多目标 optimization.and 帕累托前面的 DTLZ1 和 DTLZ2 还包含的真实。

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说明：这是 algorithm，This 代码最小化 Rosenbrock 函数使用细菌觅食优化 (BFO) 技术被称为基准作用的细菌觅食优化的基本代码。

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说明：目前最先进的标准粒子群算法，是美国人写的，不管是迭代速度还是迭代精度都达到了先进水平，目前正在研究粒子群算法的同学可以看一看，亲测效果不错。本人在原来的基础上进行了代码的优化和改进，加入了适应度函数的变化曲线，并提供了多种测试函数，直接用matlab打开就可以运行。

说明：多目标优化的遗传算法参考程序,多目标优化算法matlab代码和参考文献，经过测试，可以完美运行！ 1、参考文献中有详细的代码说明，非常详尽。 2、附带网页版的代码运行说明。

说明：基于粒子群算法的配电网重构潮流优化