Smell Agent Optimization (SAO)（2021年提出）（智能优化算法matlab代码）（论文）.zip 本文介绍了对一些 CEC数值优化基准函数的称为气味代理优化 (SAO)的新元启发式算法的广泛研究 和混合可再生能源系统（HRES）工程问题。SAO 实现了气味代理和蒸发气味分子的对象之间的关系。这些关系被建模为三种独立的模式，称为嗅探模式、尾随模式和随机模式。当气味分子从气味源向代理扩散时，嗅探模式模拟代理的气味感知能力。尾随模式模拟代理跟踪气味分子的一部分直到其来源被识别的能力。然而，随机模式是代理用来避免陷入局部最小值的一种策略。对 37 个常用的 CEC 基准函数和 HRES 工程问题进行了测试，并将结果与​​其他 6 种元启发式方法进行了比较。实验结果表明，SAO 可以在 76% 的基准函数中找到全局最优值。同样，统计结果表明，SAO 也获得了最具成本效益的HRES 设计与基准算法的比较。 针对 CEC 基准功能和混合再生能源系统（HRES，提出了一种新的启发式算法——嗅觉代理优化（Smell Agent Optimization，SAO）工程优化问

Ogive 优化工具箱的开发旨在帮助研究人员在具有挑战性的环境中获得表面通量。该方法由 Sievers 等人 (2015) 在最近的一篇论文中提出（见下文参考文献），是对传统涡度协方差方法的全面扩展，它允许研究人员滤除低频影响和仪器噪声/抑制他们的结果。尽管该方法适用于所有条件，但它在低通量条件下、在明显的非中性大气条件下以及在地形对风型影响为特征的环境中表现出色。 该工具箱包含许多示例，这些示例通过在没有输入的情况下运行主脚本来激活。随附在工具箱中的 PDF 手册详细说明了如何针对您自己的数据启动和使用该工具箱。此外，该手册还介绍了联系主要作者寻求支持、问题和建议的方式。

COOT_optimization_algorithm（2022年提出、COOT智能优化算法+论文）（matlab）.zip

为了实现启发式优化算法的自适应参数调整， 避免算法陷入局部最优，提高算法的准确性 为解决参数识别问题，自适应模糊粒子群优化 （AFPSO）提出从自动调谐三个方面改进基本算法 参数、种群拓扑和突变特征。 刘，董，等。“使用自适应模糊粒子群优化的水轮机调节系统的精确参数估计。” 能源，第一卷。12，没有。20，MDPI AG，2019 年 10 月，第 20 页。3903，doi：10.3390/en12203903。

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序寻优matlab代码电动汽车充电计划在不受监管的电力市场中的稳健优化 Nikita Korolko & Zafer Sahinoglu 在这个项目中，我们解决了在不受监管的电力市场中优化电动汽车充电的问题。 由于代表物理电池限制的非线性充电状态曲线，即使在固定电价的情况下，这个问题也是高度非线性的。 我们为单个和多个 EV 充电框架设计易于处理的公式。 在论文的第一部分，我们开发了一种新的高效切割平面方法，可用于解决已知和不确定电价两种情况下的充电优化问题。 本文的第二部分考虑了具有实时电价的后一种情况。 我们获得了名义收费问题的稳健优化对应物，当严格执行预算约束时，从经济角度来看，这尤其重要。 新的稳健配方被证明是易于处理的。 此外，计算实验表明，决策者可以找到在相应目标值方面接近最优的解决方案，并且对于不确定的电价具有鲁棒性。 文件“Article_Robust.pdf”是发表在 IEEE Transactions on Smart Grid 上的论文。 Julia 文件“MINLP_1.jl”解决了第 7 页上的混合整数非线性优化问题 (9)。该求解算法使用了论文第 2 节中描

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收集的目前比较流行的智能算法的matlab代码，包含：粒子群算法、人工蚂蚁算法、人工免疫算法、免疫粒子群优化算法、差分进化算法、上帝算法等等(Collect the more popular intelligent algorithm matlab code, including: particle swarm optimization, artificial ants algorithm, artificial immune algorithm, immune particle swarm optimization algorithm, differential evolution, God algorithms)

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SeMuDi是Self-Dual-Minimization的缩写，她能求解带有线性约束，二阶锥约束和半定约束的优化问题。