说明：引力搜索算法与粒子群算法结合的混合算法，多大量的标准测试函数进行测试。
PSO GSA 引力搜索算法 粒子群算法 混合算法
说明：1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合...
遗传算法 多目标 Pareto 最优解搜索算法 二维背包搜索算法 免疫算法 粒子群算法 鱼群算法 模拟退火算法 蚁群算法 神经网络 向量机分类 向量机回归拟合 极限学习机 回归拟合
说明：GSA的原理是通过将搜索粒子看作一组在空间运行的物体,物体间通过万有引力相互作用吸引,物体的运行遵循动力学的规律。适度值较大的粒子其惯性质量越大,因此万有引力会促使物体们朝着质量最大的物体移动,从而逐渐逼近求出优化问题的最优解。GSA具有较强的全局搜索能力与收敛速度。随着GSA理论研究的进展,其应用...
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说明：探讨了经典的粒子群优化算法，在此基础上，提出了量子粒子群算法（QPSO），该算法具有高效的全局搜索能力
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说明：遗传算法资料
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说明：基于chebyshev的水声信号分析，多抽样率信号处理，做视觉测量的上位机代码,最小二乘回归分析算法，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,已调制信号计算其普相关密度。
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说明：改进的樽海鞘算法，混沌映射，量子搜索，matlab
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说明：D-S证据理论数据融合，关于小波的matlab复合分析，matlab开发工具箱中的支持向量机，采用波束成形技术的BER计算，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。
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