基于演化博弈的两个小区用户的资源分配

24点Fourier算法，用标准C编写，实现速度优化

应用背景The MOEA Framework is a free and open source Java library for developing and experimenting with multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) and other general-purpose multiobjective optimization algorithms. The MOEA Framework supports genetic algorithms, differential evolution, particle swarm optimization, genetic programming, grammatical evolution, and more. A number of algorithms are provided out-of-the-box, including NSGA-II, NSGA-III, ε-MOEA, GDE3 and MOEA/D. In addition, the MOEA Framework provides the tools necessary to rapidly design, develop, execute and statistically test optimization algorithms.关键技术Its key features includes:   * Fast, reliable implementations of many state-of-the-art algorithms   * Extensible with custom algorithms, problems and operators   * Supports master-slave, island-model, and hybrid parallelization &n

含有矩阵加、减、乘、除及转置、求逆运算等等，还需要改进-containing matrix, subtraction, multiplication, addition and to the home, seeking inverse operation, and so on, it is also necessary to improve

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这个是经典omp算法，里面测量矩阵是用的高斯随机矩阵，稀疏基是傅里叶正交矩阵。这个算法对研究压缩感知非常有用。

应用背景 智能算法是一类解决优化问题的算法，是为了解决NP 难题而兴起的一类算法。主要用于优化调度，路径选择等。算法不太成熟，仅供参考学习，如有不妥之处，请大家联系我，一起学习进步，改进。 关键技术模拟退火是模拟大自然中的火渐渐降温以至熄灭的过程，降温过程是整个代码的核心，同时，业界降温的方法也是各不相同的。降温的快慢直接决定结果的准确度。模拟退火算法不是确定性算法，接触的结果不是精确解而是近似解。

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