说明：基于模拟退火的粒子群优化算法，其基本思想是在小范围内随机扰动生成一个新位置，并计算新旧位置的适应值，按照模拟退火算法的Metropolis接受准则，接受一个新位置作为最优位置。试算结果表明，该方法显著改善了优化的效果，并加快了算法的收敛速度，提高了反演效率。

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说明：一般线性规划问题具有线性方程组的变量数大于方程个数，这时会有不定的解。当决策变量个数n和约束条件个数m较大时，单纯形法是求解线性规划问题的通用方法。 从线性方程组找出一个个的单纯形，每一个单纯形可以求得一组解，然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了，决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代，直到目标...

单纯形法 单形法

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：本文研究了SC-FDE系统中的最小均方误差判决反馈，均衡（MMSE-DFE）和基于LMS准则的自适应均衡算法， MATLAB仿真表明，由于LMS自适应均衡算法能有效的跟，踪信道变化并更新均衡器的抽头系数，其性能略优于最小均方误差判决反馈均衡算法。

MMSE-DFE LMS准 自适应均衡算法

说明：第二届全国高校研究生数学建模竞赛优秀论文【题目B】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：利用粒子群算法求解基于时差无源定位的非线性方程，解决非线性方程的最优化问题。

PSO 粒子群算法 时差无源定位 非线性方程

说明：《数学建模算法与应用》PPT课件

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说明：matlab 遗传算法GA，粒子群算法PSO,蚁群算法AS 前段时间上智能计算方法实验课上，自己做的程序。帖到这里，希望有人能改进它们，交流经验这样更有价值。 遗传算法解决最小生成树问题，PURFER编码。 粒子群算法做无约束最优化问题。 蚁群算法解决TSP问题。

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说明：粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。

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说明：意信号卷积的运算,并且绘制图象，最小均方误差（MMSE）的算法，有循环检测，周期性检测，基于多相结构的信道化接收机，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用平面波展开法计算二维声子晶体带隙。

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