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基于Kriging模型的EGO算法是一种适用于黑箱函数求极值的全局最优化算法，但该算法忽略了对Kriging模型精度的控制。针对该算法的不足之处，提出了兼顾Kriging模型精度与模型寻优的迭代函数，
本文针对约束优化问题,提出了一种不可微精确罚函数的近似平滑方法。 给出了一种简单的平滑惩罚算法,并讨论了其收敛性。 给出了一种计算近似最优解的实用算法,并通过计算实验证明了其有效性。
针对传统WOA算法在迭代寻优前期因种群存在适应度相对较差个体并通过代间信息继承途径而影响新种群优良性与算法寻优性能的问题,提出一种将WOA算法与混沌搜索策略相融合的改进鲸群优化算法(MWOA).该算法
针对支持向量机(SVM)参数难以选择和确定的问题,采用一种新式元启发式优化算法——多元宇宙优化算法(MVO).并在传统多元宇宙优化算法(MVO)的基础上针对TDR值下降速度慢而导致旅行距离增加的问题,
利用多目标法处理约束条件，提出一种改进的基于多目标优化的遗传算法用于求解约束优化问题。该算法将约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题;利用庄家法构造非劣个体，将种群分为支配子种群和非支配子种群，以
提出一种带容量约束车辆路由问题(CVRPs) 的改进蚁群算法. 该算法使用一种新的蚂蚁位置初始化方式, 增加了蚂蚁走出最优路径的可能性. 在搜索过程中, 以客户之间路径的节省量作为启发式信息. 信息素
本资源是对开源的supersocket的优化改进，希望对大家有所帮助
约束最优化问题在约束最优化问题之中在原有无约束最优化问题的基础上加入了约束条件：{█(min┬(x∈R^n)〖f(x)〗@s.t.g_i(x)≤0,i=1,⋯,m@h_j(x)=0,j=1,⋯,n)
个人搜集的解决带约束问题的优化算法。其中等式约束问题最难解决，本人也在这些基础上研究解决自己问题的方法。
基于改进的粒子群优化算法求解TSP问题，沐爱勤，张瑞平，粒子群优化算法是一种新型的优化算法，主要应用于连续优化问题，本文通过引入移动算子和移动序的概念，使粒子群优化算法能够处理
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