关于一些算法中如何生成新成员的选择方法，粒子群算法，遗传算法等算法可以用。-How about some algorithm to generate a new member of the selection method, particle swarm optimization, genetic algorithms and other algorithms can be used.

针对传统的算法如遗传算法、粒子群算法等在TSP问题上求解精确性和求解规模上都还有一定的不足，本文提出了一种基于动态规划思想的粒子群优化算法。该算法用动态规划的方法实现粒子间的信息交互和粒子的进化，并且将粒子群中的粒子按无标度信息指导网络拓扑图的方式进行连接。仿真结果表明该方法能有效地减小误差率，提高解的精确，同时还保持了较低的计算复杂度，具有良好的稳健性。-TSP problem solving for the traditional algorithms such as genetic alg

用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问题；用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题-Based on the cross with a genetic particle swarm optimization algorithm for solving unconstrained optimization problems using simulated annealing particle swarm optimization algorithm for solving unc

多种多目标进化算法的集合，包括粒子群算法MOPSO，多目标遗传算法NSGA-II，以及MOEA/D等-a set of MOEAs,including MOPSO, NSGA-II, and MOEA/D.