针对多目标旅行商问题, 提出了一种基于模拟植物生长的优化算法。该算法将Deb等人提出的非支配排序及构造偏序集等方法用于模拟植物生长的过程中, 克服了模拟植物生长算法搜索空间过大及收敛性不够理想的缺点。基于该算法的核心思想, 用MATLAB编程实现, 对参考文献的算例进行仿真测试。与其他算法比较, 获得了满意的结果。

旅行商问题（TSP）的测试样例。城市的表示方法包括邻接矩阵表示和坐标点表示这两种。

将Copula 理论引入分布估计算法的研究中, 并在估计概率模型时分两个步骤进行: 1) 估计各变量的边缘分 布函数; 2) 构造经验Copula 函数或正态Copula 函数. 根据Copula 函数和各边缘分布进行采样, 在简化估计模型运算 复杂度的同时, 充分反映了变量之间的关系. 仿真实验验证了该算法的可行性和有效性..

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