说明：解无约束优化问题的锥模型拟牛顿信赖域算法。不同与传统的二次模型方法。
说明：支持向量机参数c和g的优化，用了三种方法：网格法、遗传算法、 粒子群算法，包你学会。
说明：基于互信息的图像配准源码，优化算法使用粒子群算法
说明：通过神经网络，蚁群算法，遗传算法等智能优化方法解决TSP问题
说明：基于遗传算法的主动悬架模糊控制，通过遗传算法来优化模糊控制的隶属度函数，以此来优化悬架的垂直加速度的方均根。
说明：一个简单的优化算法实例：Hooke和Jeeves方法
说明：细菌觅食优化算法 ，解决比例积分控制器参数优化的程序，对初学细菌算法很有帮助。
说明：利用模拟退火算法实现光学模式转换，可以使转换的速率大幅度提高。模拟退火算法是一种全局优化算法，可以使得到的解跳出局部最优解从而得到全局最优解。利用相位掩模版得到的模式转换效率比较低，将此算法用到模式转换中来，可以使转换效率大幅度提高。