说明：遗传和粒子群算法 GAPSO算法，可求解连续空间和离散空间的寻优问题。

说明：可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，感应双馈发电机系统的仿真，使用起来非常方便，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,是机器学习的例程，LCMV优化设计阵列处理信号。

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说明：GSA的原理是通过将搜索粒子看作一组在空间运行的物体,物体间通过万有引力相互作用吸引,物体的运行遵循动力学的规律。适度值较大的粒子其惯性质量越大,因此万有引力会促使物体们朝着质量最大的物体移动,从而逐渐逼近求出优化问题的最优解。GSA具有较强的全局搜索能力与收敛速度。随着GSA理论研究的进展,其应用...

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说明：遗传算法由于具有良好的性能，在最优化，路由选择，接入控制等领域具有很好的应用，本程序从遗传算法的本质出发，对算法的初始化，交叉和变异的过程进行了详细的描述，对于初学者理解遗传算法的基本原理具有很好的帮助。

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说明：到达过程是的泊松过程，包含优化类的几个简单示例程序，微分方程组数值解方法，各种资源分配算法实现，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，isodata 迭代自组织的数据分析。

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说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

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说明：差分优化算法是本人完成的部分，其中为了方便修改，多了很多的注释与讲解，方便看懂。差分算法是比较优秀的算啊之一，也是比较基础的算法。

说明：蚁群算法解旅行商问题的matlab源码，城市坐标可自行修改。

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说明：求解变分不等式的两种外梯度算法对比。包括一种修正的外梯度法及其优化方法。

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说明：多变量输入、输出、多干扰、非线性和强耦合的复杂系统控制是一个比较困难的问题，常用的控制器可能因为多变量耦合问题难以控制系统。PID神经元网络是一种多层前向神经元网络，它的各层神经元个数、连接方式、连接权值是按照PID控制规律的已有原则和经验确定的，是一种动态的符合控制系统的前向网络。但是由于PID网...

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