非支配排序，拥挤度计算，pareto前沿，A Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm:NSGA-II NSGA算法 NSGA算法缺陷 NSGA-II算法 总结 1. 快速非支配排序法将时间复杂度改进为O(MN2)； 2.使用拥塞距离代替代替共享函数算法保持种群多样性； 引入精英保留策略。 非支配排序的复杂度较高: O(MN3) （M是目标函数的个数，N是种群大小)； 缺少精英保留策略； 需要人为指定共享参数σshare（共享小生境步骤）。 NSGA： nondominated sorting genetic algorithms-非支配排序遗传算法 nondominated：非支配 例：回家，两目标（费用，时间），均越小越好 动车A（270 , 7），普快B（120 , 10），飞机C（240，2） C（240，2）支配A（270 ， 7）; A（270 , 7）被C（240，2）支配; B（120 , 10）和C（240，2）不可比，即非支配。 目的：得到一组非支配的解--Pareto最优解集。

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前言：如果你看到了这篇文章，那么我应该默认你已经懂得了傅里叶变换是干什么的（用2553实现FFT，全网基本上就没有，但凡想实现FFT功能的也不会选2553（老人

带空间机械臂航天器系统在无外力矩作用时，系统相对于总质心的动量矩守恒而变为非完整系统，由于非完整约束的不可积性，非完整系统的运动规划与控制比一般系统要困难得多。针对这一问题，利用非完整特性研究自由漂浮空间机械臂的三维姿态运动规划问题，导出带空间机械臂的航天器三维姿态运动数学模型，并将系统的控制问题转化为无漂移系统的非完整运动规划问题。在运动规划中，引入Fourier基函数构成系统控制输入，对基函数的系数向量优化，提出一种应用粒子群优化的最优运动规划数值算法。数值仿真表明该方法对空间机械臂及航天器三维姿态运

蜣螂优化算法（DBO）优化BP神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整程序和数据） 蜣螂优化算法（DBO），BP神经网络，多输入单输出回归预测。 蜣螂优化算法（DBO）优化BP神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整程序和数据）

用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法

介绍了多目标优化问题的含义以及给出了多目标优化问题的数学描述。并且介绍了解决多目标优化的几种典型算法，讨论并对比了算法存在的优缺点，认为要进一步研究求解多目标优化问题的更多高效算法，若能结合各种算法的优点，处理多目标问题的效果将越来越好。

QAOA_Weighted_Maxcut 目录 基本信息 量子近似优化算法（QAOA）是用于解决组合优化问题的量子算法。 Maxcut是组合优化问题的一个示例。 MaxCut问题-给定一个图，找到一种将其分为两组的方法，以使两组之间的边缘具有最大的权重。 通过对较小的更改，此代码是加权maxcut问题的通用解决方案 技术领域 使用以下项目创建项目： python版本：3.7.4 cirq版本：0.9.1 networkx版本：2.4 scipy版本：1.5.2 numpy版本：1.19.5 matplotlib版本：3.3.2

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论文：A Bio-Inspired Method for Mathematical Optimization Inspired by Arachnida Salticidade 作者论文源码地址：https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/104045-a-bio-inspired-method-inspired-by-arachnida-salticidade 源码地址已给出，可以自行下载。