说明：使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最优配置的研究。其中Q学习就是当前动态学习中最有前途的一种学习方法。
多智能体 Q学习算法 Q学习 动态学习
说明：原对偶内点法求解非线性最优问题的测试程序，能准确快速的收敛到最优值
内点法 内点法-非线性 原对偶内点法 原对偶内点 内点法优化
matlab 算法 代码 智能 仿真 设计 Qlearning
说明：该代码为盲源分离中的相对牛顿法，收敛性能稳定，分离效果优越，值得借鉴。
Blind-Source 盲分离 盲源分离--全局矩阵 分离 牛顿法
说明：比较好的连续潮流算法，结构比较清楚，收敛性能好
连续潮流matlab continuation-method matlab-cpf CPF 连续潮流算法
说明：一种差分进化算法的变体，收敛性能及其优秀，大家可以参考
jade-差分进化 差分进化 jade jade-差分 JADE差分
说明：均衡算法中恒模算法 简单易操作。 当p=2时，Godard算法称为CMA它是Bussgang类盲均衡算法中最常用的一种，具有计算复杂度低、易于实时实现、收敛性能好等优点，己成为通信系统中广泛采用的盲均衡技术。
matlab 算法 均衡 CMA
说明：一阶布谷鸟搜素算法，该算法是CS的改进版本，在收敛性能方面有较大改善。
布谷鸟算法 CS改进 改进布谷鸟 改进---布谷鸟 布谷鸟--改进
说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...
matlab 神经网络 bp pso 优化
说明：在多目标的优化问题中，经常要分析解的收敛性和分布性，这时的多目标问题就会选择标准化测试函数，用来观察Pareto前沿，以此来观察解的分布性和收敛性，也就能分析该算法对于原多目标问题的算法有没有提升。
