微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。,Particle Swarm Opt

基本遗传算法的MATLAB语言源程序。（遗传算法的应用范围极其广泛，它可应用于函数优化、组合优化、生产调度问题、自动控制、机器人学、图像处理、人工生命、遗传编程以及机器学习等领域。）-Basic genetic algorithm matlb language sourc-e code. (Genetic algorithm extremely broad range of applications, it can be applied to function optimization, com

利用遗传算法的选择、交叉、变异功能来求解De Jong函数优化问题-The use of genetic algorithm selection, crossover and mutation function to solve the function optimization problem De Jong

使用实数编码的遗传算法，进行多个函数的极值优化，可以运行-Using real-coded genetic algorithm, a plurality of extremal optimization function, you can run ,,

应用遗传算法求解带有约束条件的非线性函数优化问题- U5E94 u7528 u9057 u4F20 u7B97 u7L9 u6129 u7L2 u9E3