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基于人工鱼群算法的PID参数优化设计新资料，
利用人工鱼群算法优化粒子滤波，驱动粒子向高似然区域移动，解决粒子的退化问题
用人工鱼群算法求函数的最大值。代码可以运行，包括python和matlab两个版本。
本文得出了一种方法,该方法通过[1]量化了在具有不确定概率的预期效用下的不确定度(EUUP)。 在此,模糊性是指一阶概率(即自然状态的概率)不是唯一地而是作为随机变量给出的情况。 因为EUUP可以完全
人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法，存在陷入局部极值和效率低的不足，结合混沌搜索的特点，提出一种混沌人工鱼群优化算法，该算法是用混沌初始化来初始化鱼群，在聚群和追尾行为后进行混沌的遍历性和随机性
针对蚁群算法在求解大规模优化问题时存在的3个缺点:消耗时间长、蚂蚁在下次搜索时目标导向不强导致搜索随机性大、寻优路径上的信息素过度增强导致得到假的最优解。本文提出了基于边缘初始化和自适应全局信息素的改
关于遗传算法及其好的例子应用，希望大家广泛利用，给大家带来方便
利用蚁群算法来解决经典的旅行商问题，这是程序文件，是基于C#编程语言的，算法研究可以参考高等教育出版社，东北大学汪定伟主编的智能优化算法
蚁群算法在TSP问题中的应用源码。可以运行。
Application of Particle Swarm Optimization in Multi-objective Optimization Problems
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