说明：三种方法被提出，以指导遗传算法的收敛向所需的解决方案：偏压以便有利于搜索空间的特定区域的探索初始群体的产生，根据归因不同的权重的目标和比较解的目标的加权和（WPMOGA），并且包括最小和最大的交易客中的解决方案（G-MOGA）的比较。三种方法进行，以发现是否意味着增加一些新的传输线的解决方案上测试的...

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说明：扩展kalmanfilter（也称为线性化卡尔曼滤波）： 是一个简单的非线性近似滤波算法，指运动或观测方程不是线性的情况。 无迹kalman滤波（UKF） KF和EKF都是都将问题转化为线性高斯模型，所以可以直接解出贝叶斯递推公式中的解析形式，方便运算。但对于非线性问题...

说明：这是一个启发式算法，并命名为改进粒子群优化，用于许多问题，例如寻找最佳点，在计算机科学，粒子群优化算法，粒子群优化算法是一种计算方法，优化和优化和解决问题，试图提高一个给定的质量问题，在一个给定的质量指标。它解决了一个问题，有人口的候选解决方案，这里被称为“粒子”，并移动这些粒子周围的“搜索空间”，...

说明：旅行推销员问题是最著名和最重要的经典数学问题之一，这个问题可以解决很多不同的 method.i 实现这个经典问题发起的遗传算法的并行算法。

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说明：处理非线性问题时，通常的处理方法是利用线性化技巧将非线性滤波问题转化为一个近似的线性滤波问题，套用线性滤波理论得到求解原非线性滤波问题的次优滤波算法，其中最常用的线性化方法是泰勒级数展开，所得到的滤波方法是扩展卡尔曼滤波（EKF）

说明：用遗传算法实现旅行商问题（TSP）问题。对于VRP问题，结合遗传算法、tabu、退火等多种算法解决问题

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说明：改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是两种典型的群体智能算法。由于算法的高效性和易实现性，因此 成为了众学者的研究焦点。目前，这两种算法已被应...

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说明：描述一个卡尔曼滤波问题需要两个模型，一个是描述系统的状态方程，一个是观测方程，观测量通过观测方程与状态变量建立联系，由观测量估计状态值。与其他频域滤波器不同，卡尔曼滤波器不需要观测和估计的历史记录，可以直接在时域进行设计和使用，是一个时域滤波器，适用于处理实时数据。 对于一个运动模型，建立卡尔曼...

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说明：优秀论论及对应源码。电力系统配电网的无功优化规划是保证配电网安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施。因此，电力系统配电网无功优化规划问题的研究，既具有理论意义，又具有工程实际应用价值。配电系统最优规划问题是一个复杂的非线性组合优化问题，至今未得到很好的解决。Tabu搜索(T...

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说明：应用背景   这个算法已经在金融学、经济学、工程学、物理学、计算科学及计算机科学等多个领域广泛应用。而且这个算法本身并不复杂，只要掌握概率论及数理统计的基本知识，就可以学会并加以应用。由于这种算法与传统的确定性算法在解决问题的思路方面截然不同，作为计算机科学与技术相关人员以及程序员，掌握此算法，可以...

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