说明：2018美赛D题--电动车充电桩选址模型方法参考文献
说明：F题--对应求解模型相关文献
说明：2018美赛D题的一些参考资料
说明：蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。
说明：主要为数据分析和统计，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，基于负熵最大的独立分量分析，Pisarenko谐波分解算法,包含优化类的几个简单示例程序，基于混沌的模拟退火算法。
说明：近年来，基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展，研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便...