蜣螂优化算法(Dung beetle optimizer)是2022年底11月新出的优化算法，这里提供python版本的代码，用于函数极值寻优，效果好

最近在做导师的项目，遗传算法并不能很好的解决运输问题，此代码很好的解决遗传算法收敛速度慢的问题

萤火虫群智能优化算法（Glowworm Swarm Optimization, GSO）是由K.N.Krishnanand和D.Ghose两位学者在2005年提出的一种通过模拟自然界中萤火虫发光行为而构造出的新型群智能优化算法。它模拟了自然界中萤火虫群中个体通过发光来吸引伙伴或觅食，萤火虫携带荧光素越多，萤火虫越亮，个体的吸引力越强，最终使得大部分萤火虫聚集在最亮的萤火虫所处位置上的这种现象

免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用，资源内包含完整程序，函数调用时大小写略有瑕疵，只需运行一下主函数，自行修改即可。

利用Hopfield神经网络并结合模拟退火算法，对甘蔗收获机械台架结构进行了优化。建立了神经网络系统能量函数与优化问题目标函数之间的对应关系、神经网络演化过程与优化问题寻优过程之间的对应关系、神经网络系统到达平衡点与优化问题最优解之间的对应关系。采用改进的惩罚算子以提高神经网络的收敛速度，经过12次迭代后，优化目标下降17.5%，且应力小于190MPa，表明该优化方法可充分利用设计资源，得到全局最优解。算例证明该算法高效可靠，切实可行，有较强的工程实用性。

蜣螂优化算法是最新的群智能优化算法，2022年底提出，里面有相关的文章和代码，可以结合自身课题进行研究，值得推荐，亲用优化效果非常的好

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麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点

蝴蝶优化算法 （Butterfly optimization algorithm，BOA）是由 Arora于基于蝴蝶BOA觅食过程提出的自然启发式算法。该算法具有较高的收敛精度。

鲸鱼算法是根据鲸鱼的捕食行为而衍生的一种算法，属于智能优化算法的一种。鲸鱼算法是Mirjalili等于2016年提出的一种模拟鲸鱼群体捕食行 为的启发式优化算法，捕食行为称为泡泡网捕食方法，分为搜寻猎物、包围猎物、泡网攻击3个阶段。