On the Particle Swarm Optimization Algorithm. Using java language.

多目标优化进化算法目前公认效果收敛性最好的算法NSGA2源码，内有多目标算法的工具箱，对实现其他多目标优化算法很有帮助-Multi-objective optimization evolutionary algorithm is currently recognized as the effect of convergence of the algorithm NSGA2 best source, with a number of target algorithm toolbox for achieving the other multi-objective optimization algorithm for helpful

很好的神经网络教程，里面包含源代码，可以进行相关的修改!-Good neural network tutorial, which contains the source code, can be related to changes!

Autolife模型是一个能够进行“开放式进化”的人工生命系统。每个Agent模型采用可以变化规则表长度的有限自动机模型建模。一方面Agent可以进行自我繁殖，同时模型中的选择机制没有采用显式的适应度函数而是采用能量消耗的简单模型而自发涌现出来，所以可以认为Agent模型是一个类Tierra系统。然而与Tierra、Avida等数字生命模型不同的是，Autolife模型进行了大大的简化，它界面友好，操作直接。虽然没有给每个Agent装配一个虚拟计算机，但是Agent与环境的耦合则可以看成一个图灵机模型，因此Agent可以通过变异而“任意”的编程序。通过Autolife模型，首先人们可以看到一般的生态系统中共存的现象：生物的大爆炸、大灭绝，Agent进化得越来越聪明；其次，用户可以通过变化不同的食物添加规则探索Agent与环境的关系；最后，如果允许Agent通过播种改变环境自动产生食物，那么组织的涌现就是一种不可避免的结果。Agent构成的组织具有自主运动的特性，还可以进行自我修复，可以说Autolife中的组织是一些真正的“活体”。-Autolife model is to conduct an "open-evolution" artificial life system. Each Agent can be used model changes the rules limited the length of the table automatic machine modeling. One Agent can be self-propagation, model selection mechanism not used Explicit the fitness function instead of using the energy consumption of a simple model to emerge spontaneously, so that the agent can be a model category Tierra system. But with Tierra, Avida digital life model is different Autolife model for greatly simplified its

用粒子群方法解决TSP（旅行商）问题，按照TSP1.m中的格式输入程序参数即可-Using Particle Swarm solution to TSP (traveling salesman) problems, in accordance with the format in TSP1.m parameter input program

模式识别分类程序，贝叶斯，神经网络分类训练程序，很不错啊-the classification procedures, Bayesian neural network classifier training procedures, and it is very responds :

有指导的马尔可夫随机场（MRF）的图像分割代码，是有指导的方式（即用鼠标框出分类样本区域）。采用OpenCV编写。-Has guided Markov Random Field (MRF) image segmentation code, is guiding the way (that is, a classification of the box with the mouse sample region). Prepared using OpenCV.

tfidf已应用于文本处理任务中。函数的输入是一个[i*j]项频率矩阵。输出是由tfidf度量计算的元素的[i*j]。

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这是一个关于目前最前沿课题的神经网络学习模型的程序-xor-This is a topic on the forefront of the current neural network learning procedures for model-xor

遗传算法和模拟退火算法相结合的并行实现-genetic algorithms and simulated annealing algorithm combining the parallel implementation