说明：应用背景在电脑里科学，粒子群优化（粒子群算法）是一种计算方法，通过反复地尝试提高候选人的问题来优化问题关于一个给定的解决方案质量测量。粒子群优化算法的一个问题，有一个人口的候选人解决方案，在这里被称为粒子，并根据简单的数学公式在粒子的位置和速度移动这些粒子周围的搜索空间。每个粒子的运动受其局部的影响...

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说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：应用背景在领域 ；人工智能，一个 ；遗传算法（GA） ；是 ；搜索 ； 启发式；模仿过程 ；自然选择。这种启发式（有时也关键技术在 ；计算机科学，nbsp；工程，& nbsp；计算物理， ；分子化学， ；统计 ； ；应用概率，遗传算法是一类相互作用和非线性 ；Monte Carlo方法 ；样品从复杂...

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说明：粒子群算法在处理优化问题时，具有收敛速度快，运行效率高的特点。是近些年来使用的比较广泛的一种智能启发式算法。将细菌觅食算法与粒子群算法相结合，发挥两者的优点，是算法的收敛性得到了极好的改善。

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说明：QoS组播路由是网络路由优化和计算智能领域研究的热点，这里的QoS约束包含常见的时延、时延抖动、带宽、丢包率，优化目标是组播树的费用最小化，该问题已被证明是NP完全问题，常规算法通常难以达到理想效果。蚁群算法凭借其独特的启发式规则和分布式特性，在QoS组播路由问题上取得成功应用。

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说明：在日益复杂的现实问题促使计算机科学家寻找efficientproblem解决方法。基于进化计算和群intelligenceare自然启发的解决方案技术的优秀实例的启发式。受社会蜘蛛的启发，我们提出了一种新的社会蜘蛛算法来解决全局优化问题。该算法主要是基于社会性蜘蛛的捕食策略，利用振动对蜘蛛网来确定猎...

说明：遗传算法  生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。  遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创...

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说明：蚁群优化（ACO）是受蚂蚁社会行为的启发而提出的一组概率元启发式算法和一种智能优化算法。蚁群算法也被归类为群体智能方法，因为实现了这种范式，通过模拟蚂蚁在这些算法结构中的行为。

说明：近年来，基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展，研究表明该技术比经典方法更实用和高效。有代表性的多目标优化算法主要有NSGA、NSGA-II、SPEA、SPEA2、PAES和PESA等。粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的、基于群体智能的进化技术，以其独特的搜索机理、出色的收敛性能、方便...

说明：粒子群优化算法是一种启发式的全局优化方法，也基于群智能优化算法。它来自研究的观点，飞鸟和鱼的羊群运动行为。该算法是广泛应用和迅速发展其易于实施和调整所需的几粒子。本文提出了一种原则的粒子群优化算法的主要思想 ；总结了优点和缺点。

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