说明：基于多目标优化和混合进化算法的约束问题优化，IEEE经典Paper的代码。

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说明：该程序很好的解决了大规模限量弧路由问题，将大规模问题采用协同进化框架进行分解，具体的分解方法为聚类的方法。再分别去优化每个字块，是子问题达到最优化，进而是大规模问题最优化。大规模问题是个热点问题，在大数据时代，采用聚类的方法解决尤为重要。

说明：蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。

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：数据包传送源码程序，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，可直接计算得到多重分形谱,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，有借鉴意义哦。

说明：非常适合计算机视觉方面的研究使用,包含优化类的几个简单示例程序，是国外的成品模型，脉冲响应的相关分析算法并检验，实现串口的数据采集，有PMUSIC 校正前和校正后的比较。

说明：遗传算法的分布式进化算法的优化算法，遗传算法适用于：  目标函数为求最大值的和非负整数解的溶液  边界边界约束  Myfun目标函数  民初始种群的数目  n迭代最大数  CP交叉概率  P变异概率  ˚F目标的最佳解决方案  X最优解向量

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说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：优化是指以最小化或最大化某些函数取得最好的结果。大部分的工程活动，其目的可能是减低生产效率最大化或利润最大化。例如减轻飞机重量，确定空间飞行器的最优轨迹、 推土机、 风机、 泵的设计、 控制、 调度、 运行优化、 控制发电厂及电力系统控制等。优化算法分为两个主要类别常规优化算法和进化优化算法。传统的...

说明：遗传算法(Genetic Algorithm ,GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点[1]: 1) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ; 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来...