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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
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粒子群进化算法，标准的源代码程序和实例教程。-Evolutionary particle swarm algorithm, standard procedures and examples of source code tutorial.
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演化算法GA的c++实现，以解决某一函数最优解为例-Evolutionary algorithm GA-c++ implementation to solve the optimal solution as an example of a function
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nsga2经典进化算法 matlab编写。运行正常-nsga2 classic evolutionary algorithm
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先进进化算法,NSGA2，有利于大家学习！-a new evolutionary algorithm
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遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。(Genetic algorithm is used to solve optimization search algorithm in computational mathematics, is a k
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