说明：多维变量的寻优算法，遗传算法解决多变量的最优化问题。

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说明：约束最优化方法－－最速下降法(也叫梯度法)，是人们用来求多个变量函数极值问题的最早的一种方法。

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说明：粒子群优化算法 (PSO) 是进化计算由坚尼地介绍该地区的一个新分支 和埃伯哈特在 1995 年 [8]。PSO 易于实施和经验主义地好上很多优化执行已验证 问题。由于在求解无约束的优化问题的粒子群成功，PSO 也逐渐 在过去几年获得高阶警察的注意。建议动态的多群梁和 Suganthan [9...

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说明：资源描述粒子群优化算法与进化计算技术 很多相似之处；这是一个简单的matlab代码评估抛物线函数有三个变量。此代码可以在动态结构中更改多个变量。此代码可以改变，可以将其他业务弥补这一研究统计问题或阵列。这个代码是关于粒子群算法的最简单的操作可以帮助理解算法。

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说明：在前人工作的基础上深入分析了探讨了神经网络和思维进化算法的思想精髓、主要算法及特点,并将其应用于变压器的故障诊断当中,取得了良好的诊断结果。 人工神经网络利用本身分布式并行处理、自学习、自适应、非线性映射以及联想记忆等优点,为解决传统方法的不足开辟了新途径。但是由于神经网络自身结构特点,这种方法的收...

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说明：应用背景在电脑里科学，粒子群优化（粒子群算法）是一种计算方法，通过反复地尝试提高候选人的问题来优化问题关于一个给定的解决方案质量测量。粒子群优化算法的一个问题，有一个人口的候选人解决方案，在这里被称为粒子，并根据简单的数学公式在粒子的位置和速度移动这些粒子周围的搜索空间。每个粒子的运动受其局部的影响...

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说明：这是一套的测试功能，可以用来测试的全局优化算法的有效性。有些是比较容易以优化 （rosenbruck，利昂，...)，其他人几乎不可能 (crosslegtable，bukin6，...)。 所有的测试功能都采取从任一 [1]，[2] 或者 [3] （见下文）。所有的函数可能会被用两种方式： [...

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说明：生物地理学为基础的优化（BBO）是一种进化算法（EA），通过随机迭代改进的候选解决方案对于一个给定的测量质量的功能优化，或健身功能。BBO属于类的超启发式因为它包含了许多变化，因为它不做任何

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说明：应用背景对称符号重复（SSR）的子载波间干扰（ICI）自消除方案已被证明是一个简单和方便的方法来减少干扰引起的频率偏移。它利用数据的分配和结合（1，- 1）对对称放置的子载波来减轻ICI的影响。然而，数据分配因子（1，- 1）是不是一个最佳。在本文中，一个最佳的数据分配（1，λ）和结合（1，美国）计...

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说明：优化问题分类：（非）线性规划、整数规划、0-1 规划、（多）目标规划、（与时间有关的）动态规划、（系数是随机变量的）随机规划。

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