说明：粒子群优化最优路径算法，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。

schoolbck agreedng 粒子群优化最优路径 路径优化 columnlhw

说明：多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上的优化目标，而且这些目标之间相互矛盾，不能同时达到最优，也就是说，一个目标的最优往往是以牺牲其它目标作为代价的，因此多目标优化问题存在多个最优解，这些解之间无法比较优劣，统称为Pareto最优解。带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Nondominated ...

多目标 Pareto算法 最优解搜索算法

说明：线性最优解

线性 最优解

说明：强化学习解最优控制的matlab代码，可以运行。

matlab强化学习 强化学习-最优 强化学习最优 强化学习-matlab 强化学习

说明：基于蚁群算法的动态最优路径规划的动态优化，解决最短路径问题。

最优化算法 蚁群路径规划 路径规划 最优路径 蚁群--最优

说明：这是我用matlab编写的，利用蚁群算法（ACO）求连续函数最优解的源码。是对段海滨《蚁群算法原理及应用》一书中，网格策略法的实现。

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说明：L-M(列文伯格-马夸尔特法)非线性最优化方法，能够最快最优的获得单个或多个非线性方程的最优解，常用于曲线的拟合，最优化问题的鉴定求解等领域。附件中有算法实现的源码以及测试码，还有对该算法的整体阐述。分别对于有约束和无约束问题做了相应的测试，比较全面的实现了L-M方法的具体应用。

matlab 算法 lm 最优化 非线性

说明：使用交叉熵算法，对组合优化问题，逐步逼近最优解完成寻优。

组合优化 交叉熵 熵 优化算法 Cross-entropy

说明：1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合...

遗传算法 多目标 Pareto 最优解搜索算法 二维背包搜索算法 免疫算法 粒子群算法 鱼群算法 模拟退火算法 蚁群算法 神经网络 向量机分类 向量机回归拟合 极限学习机 回归拟合

说明：用单纯形法求解线性规划最优解，能输出求解过程中产生的单纯形表，并输出最优解-Simplex method for solving linear programming optimal solution, can solve the output generated in the process of...