说明：1 基于遗传算法的TSP算法（王辉）  2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）  3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）  4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）  5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）  6 遗传算法工具箱详解及应用（胡...

说明：和声搜索算法是新近问世的一种启发式全局搜索算法，在许多组合优化问题中得到了成功应用。在有关问题上展示了较遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索更好的性能。在音乐演奏中，乐师们凭借自己的记忆，通过反复调整乐队中各乐器的音调，最终达到一个美妙的和声状态。Z.W.Geem等受这一现象启发，提出了和声搜索算法（H...

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说明：应用背景和声搜索算法（HS）是相对最近的元启发式算法，优化 ；方法的灵感来自音乐的即兴创作过程中的自然现象。关键技术尽管它的成功，和声搜索算法的主要缺点是包含在其趋势 ；过早收敛由于其贪婪的选择方法。这可能 ；使和声搜索算法陷入局部最优解，而 ；由于搜索空间的有限的探索。大洪水算法 ；是一种局部搜索...

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说明：蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授于 2010 年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法是一种基于迭代的优化技术,初始化为一组随机解,然后 通过迭代搜寻最优解,且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解,加强了局部搜索。与其他算法相比,BA 在准确性和有...

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说明：免疫遗传算法用于搜索全局最优解，经验证具有很好的效率和收敛性

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说明：遗传算法（GA）是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象，进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息，它从某一随机生成的初始群体出发，经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价，保留适应度较强的个体遗传到子代种群中，经过多次的迭代计算...

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说明：蚁群算法，蚁群优化算法（ant colony optimization,ACO）就是一种特别成功的元启发式算法，在20年前诞生于意大利的一所最负盛名的大学——米兰理工大学。其灵感来源于真实蚂蚁的行为。

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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：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的适应值...

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说明：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题，并且已经被证明是一个NP完全问题。 遗传算法借鉴生物界自然选择和自然遗传机制，使用群体搜索技术，尤其是用于处理传统搜索方法难以解决的复杂的和非线性的问题。经过近40年的发展，遗传算法在理论研究和实际应用中取得了巨大的成功，本文将遗传算法用于排课问题的求解...

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