针对现有遗传算法在多维非线性优选方面的不足，本文提出了一种基于小生境进化算法（NEA）的非线性优选模型，探讨了NEA算法的参数选择原则。通过大量仿真和比较，表明算法在复杂非线性优选中具有快速、高效、鲁棒性强的特点，并能在全局范围内有效搜索所有最优解。 -against existing genetic algorithms in three-dimensional nonlinear optimization for the shortage, the paper presents a ni

遗传算法是一类借鉴生物自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，由于其本身 具有很强的鲁棒性和并行处理功能，因而特别适用于传统优化方法难以解决的最优化问 题-Genetic algorithms are a class of reference biological mechanism of natural selection and random genetic-based search algorithm, due to its robust and highly parallel p

利用移动最小二乘进行近似，再利用蚁群算法进行稳健优化- Robust ant optimization