目前实现了以下算法：
模拟退火 (SA)
遗传算法 (GA)
蚁群优化 (ACO)
禁忌搜索 (TS)
进化策略 (ES)（仅限连续）
粒子群优化 (PSO)（仅限连续）
所有算法都是为了找到最小值而实现的。
2022-06-05 12:03:47
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2022-06-04 14:05:32
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无功优化算法，为进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题
，
利用混沌优化具有
“
奇异吸
引子
”
的特性
，
在解空间进一步搜索
，
两者的结合可以更有效地搜索到全局最优解
。
2022-06-01 21:07:12
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分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小, 粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法, 该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性, 将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.
2022-06-01 14:58:49
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