《智能优化计算》ppt课件，内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。

智能优化电子图书，内容包括遗传算法及其应用与智能优化算法及其应用两部分。

串匹配(doc)图论(doc)排序(doc)组合优化(doc)计算几何(doc)快速傅氏变换和离散小

算法引论第2章递归与分治策略第3章动态规划第4章贪心算法第5章回溯法第6章分支限界法第7章概率算法

章 凸分析基础第二章 无约束最优化第三章 等式约束的优化第四章 不等式约束的优化第五章 二次规划算法

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法 simulated annealing,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

建立了基于免疫克隆选择算法地下矿山配矿的数学模型.以国内某地下锌矿实际生产为背景,使用Java编制相应的免疫克隆选择算法优化软件进行优化解算,将解算结果与该矿的生产计划指标和模糊优化算法解算结果进行对比验证.结果表明免疫克隆选择优化算法在地下矿山优化配矿领域的应用是可行的

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的

从多目标配矿的复杂性出发,提出具有模糊性的多目标配矿问题,并设计出了基于管理者语言偏好和决策者满意度的模糊优化算法,该算法从最优性模型和重要性模型两方面进行改进.最后通过具体矿山实例对算法进行实现研究,根据实际配矿目标的各种要求,从算法的有效性、灵活性和灵敏性等特性进行分析

针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述。首先，回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论；其次，分析了多目标优化所涉及的难点问题；再次，从最优粒子选择策略，多样性保持机制，收敛性提高手段，多样性与收敛性平衡方法，迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果；最后，指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向