说明：粒子群算法施一种有效的全局寻优算法。与传统的进化算法相比，粒子群算法保留了基于种群的全局搜索策略，但是其采用的“速度-位移”模型操作简单，避免了复杂的遗传操作，它特有的记忆使其可以动态跟踪当前的搜索情况调整搜索策略。本代码结果非常明显而且直观。
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说明：通过改进PSO算法的惯性权重和学习因子，惯性权重是调整全局搜索能力和局部搜索能力之间平衡的重要参数，选择合适的值有助于扩大搜索空间，提高找到潜在的全局最优解的概率；学习因子通过粒子本身经验和种群的社会经验对粒子运动产生影响，因此，选择合适的学习因子的取值也有利于提高PSO算法的性能。
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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的适应值...
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说明：蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。
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说明：用遗传算法为 BP 神经网络优化权值，使网络具有快速学习网络权重的能力，并且能够摆脱局部极小点的困扰。遗传算法的全局搜索能力来弥补BP算法全局搜索能力不足，实例证明，这种预测模型比BP网络预测模型具有更高的精度。
BP神经网络 神经网络预测 遗传-神经网络 遗传算法 matlab
说明：免疫遗传算法用于搜索全局最优解，经验证具有很好的效率和收敛性
免疫算法 鍏嶇柅-matlab tsp-ga 免疫 免疫遗传
说明：模拟退火（SA）是一个通用的概率启发式用于在大的搜索空间定位的良好近似于给定功能的全局最优的全局优化问题。它经常被用来在搜索空间是离散的（例如，那次访问给定城市的所有旅游）。对于某些问题，模拟退火可能比穷举更有效 - 只要该目标仅仅是找到一种可接受的良好的解决方案中的固定时间量，而不是最佳的解决方案...
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说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 ...
极值优化 梯度下降 约束-粒子群 最优乘子法 最优化算法
说明：提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法。该算法模拟杂草 克隆、占地生长与繁殖的自然行为，具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点，算法简单而有效，具有准确的全局搜索能力。结合罚函数方法将提出的算法 应用于求解工程设计优化问题,实验结果及比较表明提出的算法获得了更优的结果，同时也显示了它在求...
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