基于蚁群算法的机器人的路径规划问题蚁群算法，一种与传统的数学规划原理截然不同的，模拟自然生态系统以求解复杂优化问题(如NPC(NP Complete)类问题，典型的有TSP(Traveling Saleman Problem)问题)的仿生优化算法，因其较强分布式计算机制、鲁棒性、易于与其他方法相结合等优点，使得蚁群算法具有较广泛应用领域，为那些最优化技术难以解决的组合优化问题提供了一类新的切实可行的解决方案。从最初的一维的静态优化问题扩展到多维的动态组合优化问题，包括车辆路径规划，工程设计，电力

% 离散优化 % *enum - 枚举法 % *monte - 蒙特卡洛法 % *lpint (BranchBound)- 线性整数规划 % *L01p_e - 0-1整数规划枚举法 % *L01p_ie - 0-1整数规划隐枚举法 % *bnb18 - 非线性整数规划(在MATLAB5.3使用) % *bnbgui - 非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用) % *mintreek - 最小生成树kruskal算法 % *minroute - 最短路dijkstr

单输入单输出有约束的模型预测控制算法，阶跃响应动态矩阵预测模型，优化算法采用有效集法求二次规划问题(Single input and single output constrained model predictive control algorithm, step response dynamic matrix prediction model, optimization algorithm using effective set method to solve the two time pr