Matlab PSO In computer science, particle swarm optimization (PSO) is a computational method that optimizes a problem by iteratively trying to improve a candidate solution with regard to a given measure of quality. PSO optimizes a problem by having

模拟退火算法的MATLAB实现，通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。-MATLAB implementation of simulated annealing algorithm, a search process by giving time-varying and ultimately tends to zero the probability of jumps, which can effectively av

蚁群算法是一种智能优化算法，通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略，给出基于MATLAB的蚁群算法在旅行商问题中的源代码m文件，对问题求解进行局部优化。-Ant colony algorithm is an intelligent optimization algorithm through the shortest route of pheromone search strategy based on the ant foraging process, given the ant

遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f

本文对蚁群算法的基本理论以及在 TSP 问题中的应用进行了系统研究和 MATLAB 仿真。介绍了蚁群算法的基本原理、特点和算法的实现方法。.基本蚁群算法由于存在搜索时间长，易陷入局部最优解等突出缺点，使得求解效果不是很好。针对这些缺陷，提出了改进的蚁群算法（最大-最小蚂蚁系统）求解 TSP 问题。改进主要在于限制路径信息素浓度、信息素的初始值以及强调对最优解得利用这三个方面。(In this paper, the basic theory of ant colony algorithm and