贪心法是解决某些优化问题的一种策略。假设我们可以通过一系列的决策来解决某个问题。贪心法使用如下的方法：在每个阶段做出的决策都是局部最优的决策。对于某些问题，这些局部最优解最终成为全局最优解。-Generation of minimum spanning tree algorithm Kruskal

本文为基于matlab的粒子群算法的程序，以求函数最小值为例，讲述如何用粒子群算法求得局部和全局最优解。-This article is based on particle swarm algorithm matlab procedures, in order to the minimum function, for example, on how to use PSO obtain local and global optimal solution.

针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型，综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的 优缺点，提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法，并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际同题中，对该算法 进行了仿真研究，给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度。-Considering the generalized maximal covering location model of dynamic locating on war zone e

参数设置 w=0.9 权值 将影响PSO 的全局与局部搜优能力， 值较大，全局搜优能力强，局部搜优能力弱 反之，则局部搜优能力增强，而全局搜优能力减弱。 c1=0.1 加速度，影响收敛速度 c2=0.1 dim=6 6维，表示企业数量 swarmsize=100 粒子群规模，表示有100个解的空间 maxiter=200 最大循环次数，影响时间 minfit=0.001 最小适应值 vmax=0.01 vmin=-0.01 ub=[0.2,0.2,