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GA优化TSP
- TSP是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。实践证明，遗传算法对于解决TSP问题等组合优化问题具有较好的寻优性能。
基于GA的LQR控制器优化
- LQR控制在工程中得到了广泛的应用，对于LQR最优控制，其最优性完全取决于加权矩阵的选择，然而该加权矩阵只能定性地去选择矩阵参数，将GA应用于LQR控制器的设计中，以主动悬架的性能指标作为目标函数对加权矩阵进行优化设计，以提高LQR的设计效率和性能。
多种群GA算法的函数优化算法
- 突破SGA仅靠单个群体进行遗传进化的框架，引入多个种群同时进行优化搜索；不同的种群赋以不同的控制参数，实现不同的搜索目的。
基于pso的多目标搜索算法
- 多目标优化问题的各个目标之间往往是相互冲突的，在满足其中一个目标最优的同时，其他的目标往往可能会受其影响而变得很差,pso用于多目标问题的求解.
基于混合pso的TSP搜索
- 混合pso摒弃了传统pso算法中的通过跟踪极值来更新粒子位置的方法，而是引入了GA，通过粒子同个体极值和群体极值的交叉的方式来搜索最优解。