智能优化算法及其应用

论文研究-量子连续粒子群优化算法及其应用.pdf,

本书主要介绍8种智能优化算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体MATLAB仿真实例，包括：遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算

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内含附有详细代码注释的进化算法（遗传算法、差分进化算法、免疫算法）、群智能算法（蚁群算法、粒子群算法）、禁忌搜索算法、模拟退火算法、神经网络算法的MATLAB实现。以及用以上算法进行TSP问题、背包问

人工智能07蚁群算法及其的应用.ppt

博士论文，与三峡科技出版资助的混沌蚁群算法及应用这本书高度一致。

蜣螂优化算法是一种最新的群智能优化算法，它可以在各种优化问题上取得不错的效果。该算法模仿了蜣螂的觅食行为，通过蜣螂个体之间的信息交流和协同合作，寻找全局最优解。Matlab代码实现了该算法，并可供研究

ImplementationofaPSOalgorithmwiththesamesyntaxastheGeneticAlgorithmToolbox.

智能单粒子优化算法* * 本文得到国家自然科学基金批准号6057210060673122国家自然科学基金委员会与英国皇家学会合作研究项目60711130233和深圳市科技三项经费(200704)资助

现代智能优化算法课程 群智能优化算法综述 学 生 姓 名 学 号 班 级 2014 年 6 月 22 日 摘 要 工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍在求解过程中人们创造与发 现了许多优秀实用