标题——作者——出处 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合

第1篇为MATLAB常用算法应用设计，包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。第2篇为MATLAB高级算法应用设计，包括人脸检测识别、改进的多算子融

针对带有有界随机扰动和概率约束的非线性模型预测控制的优化控律求解问题.采用引入粒子滤波重采样步骤改进的粒子群算法,并与粒子的变异操作相结合来求解非线性模型预测控制优化控制律的方法,提高了算法的收敛速度和控制效果.对概率约束的处理,采用对不满足约束的粒子进行有效替代的方法,进而得到满足概率约束条件的优化控制律.仿真结果表明了提出的改进粒子群算法用于优化求解非线性模型预测控制的优化控制律的可行性和有效性.

提出一种混合粒子群优化算法,即在改进粒子群优化算法全局搜索模型参数的基础上,利用梯度下降法进一步确定径向基神经网络模型参数,以提高网络的收敛精度和网络性能.采用基于RBFNN的混合粒子群优化算法进行离散Henon和连续Mackey-Glass混沌时间序列预测仿真,结果表明该算法能快速精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法.