说明：NSGA2多目标优化算法，配上说明文档 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的，它比 NSGA算法更加优越：它采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低；采用了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定的共享半径 shareQ，并...
说明：博士学位论文LaTeX排版样例
说明：B题遗传算法参考论文
说明：图论相关论文
说明：数学问题：实用下料中下料方式，余料，matlab编程
说明：2012数学建模B题 电池铺设方案
说明：分别用BP神经网络和RBF神经网络进行预测分析。首先读取数据样本，然后对样本进行随机排列，并分成训练样本和测试样本。由于每次运行，样本都是随机排列的，能够保证测试的有效性。
说明：GUI设计俄罗斯方块优化版V2.0按键说明：W、向上箭头、小键盘5：变换形状；A、向左箭头、小键盘1：左移；S、向下箭头、小键盘2：快速下移；D、向右箭头、小键盘3：右移；空格键：暂停；F5或CTRL+R：开始；CTRL+S：停止；快捷键可以参考菜单。本版本具有以下特点：1.图形预览功能；2.分数排...
说明：NSGA-II算法提出了快速非支配排序法，降低了算法的计算复杂度。由原来的O(MN3)降到O(MN2)（M为目标函数个数，N为种群大小）。提出了拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定共享半径的适应度共享策略，并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准，使准Pareto域中的个体能扩展到整个Pareto域...