说明：通过gamultiobj函数，实现基于nsga2的改进优化算法。

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说明：应用背景在电脑里科学，粒子群优化（粒子群算法）是一种计算方法，通过反复地尝试提高候选人的问题来优化问题关于一个给定的解决方案质量测量。粒子群优化算法的一个问题，有一个人口的候选人解决方案，在这里被称为粒子，并根据简单的数学公式在粒子的位置和速度移动这些粒子周围的搜索空间。每个粒子的运动受其局部的影响...

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说明：演示基于蚁群算法的三维路径规划算法。蚁群算法是由Marco Dorigo博士，在1992年他的博士论文中提出的，其主要灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，研究表明该算法具有许多优良的性质。通过对PID控制器参数优化设计方面的问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设...

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说明：差分进化基本算法的matlabA实现。程序在matlab 7.0调试。

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说明：应用背景粒子群优化算法是一种受启发的进化计算技术鸟群行为。PSO算法是首先由甘乃迪和Eberhart（1995）；连续非线性函数的优化。该算法的基本原理方法依赖于研究社会生物的运动进行了模拟电脑（李维斯，1983；雷诺兹，1987；赫普纳&；Grenander，1990）。粒子群优化算法的研究算法在...

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说明：基于改进蚁群算法的机器人路径规划 包括路径规划、路径优化等等。

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说明：以优化SVR算法的参数c和g为例，对DE（差分进化）算法MATLAB源码进行了详细中文注解。

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说明：对多目标优化算法NSGA-II算法的改进，该算法进化代数少，但是获得的最终效果特别好！

NSGA nsga-改进 NSGA-II改进算法 改进多目标 改进的NSGA-II

说明：蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。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。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性...

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说明：应用背景粒子群优化算法是一种计算方法，通过对一个给定的质量问题进行优化和求解，并对一个给定的质量问题进行了改进；关键技术粒子群优化算法参数的选择对优化性能有很大的影响。选择粒子群优化的参数，产生良好的性能，因此一直是很多研究的主题

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