智能寻优
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量子启发式多目标优化算法仿真平台
该系统是一套用于解决复杂工程优化问题的综合性MATLAB仿真平台，重点实现了量子粒子群优化算法及其改良变体。系统模拟量子力学中的波函数描述粒子位置，通过德尔塔势阱模型实现粒子的全局搜索行为，有效解决了传统算法在处理高维非线性问题时易陷入局部最优的缺陷。功能模块涵盖了量子位编码初始化、基于量子旋转门的种群更新、非线性自适应步长控制以及多约束条件的评估。在工程应用中，该系统能够处理包括配电网无功补偿、机器人路径平滑规划以及深度卷积神经网络的超参数自动寻优。系统具备强大的图形化分析能力，可以同步输出搜索过程的种 -
基于离散粒子群算法的TSP路径规划系统
本项目利用改进的离散粒子群优化算法求解经典的旅行商问题（TSP）。核心功能是通过模拟鸟群捕食行为，在复杂的排列组合空间中搜索城市访问的最优序列。算法针对TSP问题的离散特性，摒弃了传统的位移和速度更新公式，引入了交换子（Swap Operator）和交换序列（Swap Sequence）的概念，使得粒子能够在保持路径合法性的前提下，通过学习自身历史最优和群体全局最优来优化路径质量。系统包含城市坐标管理、距离矩阵自动生成、粒子初始化、适应度评估、迭代进化以及结果可视化等模块。该项目不仅实现了寻优过程的动态模
