EM 是一种灵活有效的基于种群的元启发式算法，用于搜索全局优化问题的最优解，由 Birbil 和 Fang 在 2003 年提出。它基于电磁理论的吸引力-排斥原理，其中种群被认为是带电粒子分布在解空间内。

这个是MATLAB课程设计作品，是一个用四种算法对自定义的三次非线性问题进行寻优，软件设计良好的GUI界面，和详尽的文档说明。 使用之前请务必看下面的的几点说明： 1.本程序主要是程序思路明确，线索易懂，主要用于学习，其可靠性未得到充分验证，如果用于应用方面请慎重考虑。 2.本程序是在MATLAB7.1环境下开发，在其他版本的MATLAB中GUI可能会出现运行错误，请自己根据错误提示进行修改。 3.本程序主要为了演示算法，只实现三次非线性函数（0，1）区间的寻优，如果要实现更高次或者其他区间寻优请自行修改。

变长列优化问题的介绍.docx

约束多目标优化问题中约束处理方法综述,遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模仿自然界生物进化机制发展起来的全局搜索优化方法，它在迭代过程中使用适者生存的原则，采用交叉、变异等操作使得种群朝着最优的方向进化，最终获得最优解。

工程应用比较广泛的最优化问题解决办法之一遗传算法简介及其改进，很实用，想找的时候，还真不好找

旅游线路优化问题,旅游大陆是一个旅行商问题，我们通过c++,matlab等多种软件对于初始数据进行分析运算，并将其合理运用以建立模型，最后采用遗传算法对数据进行运算。

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

利用（μ,λ）演化策略求解Ackley函数极小化问题。主要包括种群初始化、重组、变异、（μ,λ）存活选择四个步骤来进行求解。

不等式约束优化问题及KKT条件理解 我们只考虑不等式约束下的优化问题，如: minf(x) minf(x) minf(x) s.t.g(x)≤0 s.t.g(x)\leq0 s.t.g(x)≤0 这里xxx是多维的向量，约束不等式g(x)≤0g(x)\leq0g(x)≤0表示的是多维空间上的一个区域，因此我们定义可行性域K=x∈Rn∣g(x)≤0K={x\in R^n|g(x)\leq0}K=x∈Rn∣g(x)≤0 。假设x∗x^*x∗为满足约束条件的最佳解，那么我们可以分成两种情况讨论，而这两种情况的最佳解具有不同的必要条件。 (1)(1)(1) g(x)≤0g(x)\leq0g(x)≤0

首先针对常规多目标优化算法求解高维多目标优化时面临的选择压力衰减问题进行论述;然后针对该问题,按照选择机制的不同详细介绍基于Pareto支配、基于分解策略和基于性能评价指标的典型高维多目标优化算法,并分析各自的优缺点;接着立足于一种全新的性能评价指标-----R2指标,给出R2指标的具体定义,介绍基于R2指标的高维多目标优化算法,分析此类算法的本质,并按照R2指标的4个关键组成部分进行综述;最后,发掘其存在的潜在问题以及未来发展空间.