在未来几个月时间里，将会逐步针对先前整理的博客文章进行分类归纳，并建立成为智能优化算法及案例库的学习专栏区。内容的讲解将会从理论算法到应用阶段的分级过渡，通过具体的优化案例来阐述算法的相关应用。其中优化案例将会重点从车辆路径问题、生产调度问题、排班问题（如公交车的运营）、二维路径问题如避障等，编程实现的语言基本为Python或者Matlab。

如下为整理的智能优化算法及优化案例查阅目录

1、算法概述

1.1    遗传算法

1.2    蚁群算法

1.3    粒子群算法

1.4    模拟退火算法

1.5    多目标非支配排序遗传算法NSGA-II

1.6、Dijkstra算法

1.7、A* 算法

1.8    ...(待补充）

2、VRP路径规划问题

2.1    TSP问题

         2.1.1、遗传算法求解TSP问题

         2.1.2、蚁群算法求解TSP问题

         2.1.3、模拟退火算法求解TSP问题

2.2    CVRP问题

        2.2.1、遗传算法求解CVRP问题

2.3    VRPTW问题

        2.3.1、遗传算法求解VRPTW

        2.3.2、蚁群算法求解VRPTW

2.4    VRPPD问题

2.5    多目标VRP问题

        2.5.1、多中心

        2.5.2、多层级

2.6   AGV路径规划问题

2.7    二维空间规避障碍物的路径规划问题

3、生产车间调度优化问题

3.1    混合流水车间问题（遗传算法）

3.2    订单拆分调度问题（NSGA_II)

4、公交车的调度排班优化问题