2种增强粒子群优化算法多样性的有效方法

1、引入粒子变异的反向飞行改进粒子群算法

基于粒子变异的改进粒子群算法(MPSO)针对基本粒子群优化算法(PSO)表现出强烈的趋同性的特点，通过改变部分粒子的运动方向来维持和增加种群的多样性，提高粒子群算法对解空间的搜索能力。
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一个Python实现的精简版遗传算法

本文使用Python实现的精简版遗传算法，算法中仅采用变异算子而没有使用交叉算子，但是进化依然很有效，具体源代码如下：
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模式搜索算法及实现源码下载

模式搜索算法(pattern search,缩写为PS)是一类直接搜索(Direct Search,DS)优化方法，起源于上世纪50-60年代Hook和Jeeves(1964)发表的论文是早期研究模式搜索法中影响最为深远的一篇经典文献。之后，Torczon(1997)完成了无约束非线性优化问题模式搜索算法的收敛性证明，并给出了模式搜索算法的框架，
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人工智能编程语言Church AI语言

美国麻省理工学院人脑与感知学专家Noah Goodman(他的个人网址为：http://www.mit.edu/~ndg/)最近发明了一种AI水平较高的语言：Church。这种语言是用美国逻辑学家Alonzo Church的名字命名的。Church是基于两套完全不同的AI理论构建起来的，麻省理工学院认为这种技术创造了一种全新的“大同一场AI理论”。这种新的语言派生自 Scheme 语言(与Lisp很相似)。
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人口迁移算法介绍

人口迁移算法(Population Migration Algorithm，PMA)是由我国学者周永华、毛宗源等人提出的一类模拟人口迁移机理的全局优化算法。人口迁移算法模拟的是社会领域中人口随经济重心而转移、随人口压力增加而扩散的机制，即模拟的是人往高处走、人往富处流，当某个优惠地区的相对人口过剩，人口压力增加时，人们就会迁出该优惠地区去寻找更好更适合自己的优惠地区的这样一种规律。
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分布估计算法介绍

分布估计算法(estimation of distribution algorithm, EDA)是一种新的启发式搜索策略，是统计学习理论与随机优化算法的结合。它利用概率模型对问题解空间中可能出现最优解的区域进行建模，并利用该模型引导算法进行搜索。
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散射搜索法介绍

散射搜索法(Scatter search, SS)作为一种新兴的演化算法已成功应用到很多领域，如分配、图论、商业软件以及线性排序等问题，目前已成为组合优化问题求解的一个有效方法。
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