说明：人工蜂群算法的基本程序，可以在此的基础上修改。人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度

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说明：这部分是布谷鸟优化算法的matlab程序，可以用来解决无约束、有约束的全局优化问题。主程序是main.m.可以自己通过 写接口解决各种优化问题。

说明：振动信号实验——对数据进行互功率谱和相干性分析——对振动信号进行自功率谱分析——提出解决方案。

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说明：遗传算法的分布式进化算法的优化算法，遗传算法适用于：  目标函数为求最大值的和非负整数解的溶液  边界边界约束  Myfun目标函数  民初始种群的数目  n迭代最大数  CP交叉概率  P变异概率  ˚F目标的最佳解决方案  X最优解向量

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说明：这个演示说明了使用的理想开关设备解决方案方法来模拟利用理想二极管全波整流。 演示： 打开 powergui 块，并单击配置参数按钮来访问块参数。选择理想的开关设备选项启用使用和它告诉方法 ™ 要为此模型使用的理想开关设备解决方案

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说明：由单自由度的运动方程和初始条件得到二阶非齐次常微分方程，它的解有对应的齐次方程的通解和非齐次方程的特接构成。

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说明：非线性薛定谔方程是一个含有孤立子波解的非线性方程。它与诸如非线性光学、等离子体的离子声波等理论物理中的许多非线性间题密切相关，它的解可应用与线性薛定愕方程的特征值问题相关的逆散射问题方法求得。

说明：在计算机科学，粒子群优化算法(PSO) 是一种计算方法，优化问题的反复尝试改善质量的某项措施是候选解决方案。PSO 优化问题，在人口为候选的解决方案，在这里取绰号的粒子，和在这些粒子中移动搜索空间根据简单的数学公式对粒子的位置和速度

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说明：QAP是Koopmans和Beckman1在1957年首次提出的一个组合优化问题。模仿蚂蚁的行为来寻找组合优化的好解的思想

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说明：遗传算法(Genetic Algorithm ,GA) 是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比 ,遗传算法具有如下优点[1]: 1) 不是从单个点 ,而是从多个点构成的群体开始搜索 ; 2) 在搜索最优解过程中 ,只需要由目标函数值转换得来...