说明：混合蛙跳算法（Shuffled Frogleaping Algorithm）是进化计算领域新发展起来的一种优化算法，由Eusuff和Lansey与2003年为解决组合优化问题而最先提出

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说明：一个多目标优化的例子和总结，对刚接触到matlab编程的学员有一点帮助。

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说明：最近两年比较流行的量子进化算法（QEA），能够求解一般的优化问题。算例是一个典型的背包问题（离散二值问题）。

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说明：一篇关于matlab遗传算法工具箱应用的论文，在matlab中用遗传算法解决优化问题。

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说明：神经网络算法，适合适合科研人员和学生进行优化和调参。新手理解鱼群算法，希望大家可以认真学习其中的道理。

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说明：matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。

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说明：要通过使用二进制方法其实质在二进制空间定义突变功能和交叉功能解决任何优化问题。也成本函数输出将从衰变转换为二进制为了得到容易交叉和变异。在二进制方法你可以措施从 0 更改为 1 或者 1 到 0，这是此方法的主要好处

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说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，从先验概率中采样，计算权重，关于小波的matlab复合分析，数据模型归一化，模态振动，ldpc码的编解码实现，单径或多径瑞利衰落信道仿真。

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说明：用遗传算法优化神经网络权值的工具箱，很好用。解决神经网络全局收敛问题，训练速度快

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说明：通过神经网络，蚁群算法，遗传算法等智能优化方法解决TSP问题

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