中科大-自然计算与应用-课程ppt（人工神经网络、进化计算）

人工智能-机器学习-进化计算中的若干问题及应用研究.pdf

传统最优化面临新挑战：实际问题 离散性问题——主要指组合优化 不确定性问题——随机性数学模型 大规模问题：超高维 动态优化问题 现代优化方法： 追求满意—近似解 实用性强—解决实际问题

系统的介绍了遗传算法理论，通俗易懂，对于GA初学者很有价值

matlab代码粒子群算法进化计算 解决NP难题的进化计算技术。 我已经用进化计算技术解决了两个计算难题 石化行业的生产计划 作业车间调度问题（JSSP） 随着进化计算技术的最新发展，我尝试编写新方法，例如人工蜂群（ABC）和基于教学学习的优化（TLBO） 一个典型的文件夹包含各种阅读材料，问题说明和执行代码所需的MATLAB文件。 （数据文件，功能文件，主文件） 下载完整版本的IBM ILGO Optimization Studio 下载GAMS NEOS解算器- Suganthan Group教授的代码 Kotecha Group的公开代码 进化计算大会 IEEE群体智能研讨会（IEEE SIS） 遗传与进化计算会议（GECCO 2019） 来自Mirjalili教授的公开代码 Kalyanmoy Deb教授的代码（与报告） 板块 MATLAB命令 linprog-LP intlinprog-整数线性编程（包括连续变量） SQP的fmincon fnesearch的BFGS Nealder-MEAD fminunc nonDominatedRank-排序非主导解决方案（旧版本，较新

人工神经网络与模拟进化计算.pdf 人工神经网络与模拟进化计算.pdf

进化计算在复杂机电系统设计自动化中的应用综述.pdf

c++遗传算法实现，vs2010，无外部依赖库。 支持各种算法参数的getset方法，支持时间、可行解个数等退出条件的设置。经测试无误。

为了应对复杂优化问题的高维、大规模、多类变量混合、强约束、多极小、多目标、动态与不确定等诸多求解难点, 协同进化已成为改善进化算法性能的有效途径. 对此,分别从种群协同、个体协同、算法协同、操作协同、参数协同、策略协同、人机协同等方面, 对协同进化算法的代表性研究进展给予了综述, 重点总结了协同进化的机制和算法设计, 并介绍了协同进化算法在若干领域的应用, 最后指出了有待于进一步研究的若干方向和内容.

通过定义反转算子, 对人工狼位置和智能行为重新进行整数编码设计, 并结合概率近邻初始化方法, 提出一种求解旅行商问题的离散狼群算法. 该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性, 并较好地平衡了算法的广度开拓和深度开采能力. 采用C-TSP 问题和TSPLIB 数据库中的多组TSP 问题作为实验用算例, 并将所提出算法与其他5 种智能优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法在求解准确率、稳定性和所需迭代次数等方面具有相对优势.