受灰狼群体捕食行为的启发，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。

黑猩猩优化算法(ChOA) 是 M． Khishe 等人于2020 年根据黑猩猩群体狩猎行为提出的一种新型元启发式优化算法。具有收敛速度快，精度高等特点。

原子搜索优化算法（Atom Search Optimization）是于2019提出的一种基于分子动力学模型的新颖智能算法．模拟在原子构成的分子系统中，原子因相互间的作用力和系统约束力而产生位移的现象．在一个分子系统中，相邻的原子间存在相互作用力（吸引力和排斥力），且全局最优原子对其他原子存在几何约束作用 ．引力促使原子广泛地探索整个搜索空间，斥力使它们能够有效地开发潜在区域 。具有寻优能力强，收敛快的特点。

正 余 弦 优 化 算 法 ( Sine Cosine Algorithm，SCA) 是Seyedali Mirjalili等于2016年提出的一种新型智能优化算法，在算法中会生成多个初始随机候选解，并使它们基于正弦和余弦的数学模型向外波动或向最优解的方向波动，利用多个随机变量和自适应变量来计算当前解所在位置，从而可以搜索空间中的不同区域，有效地避免局部最优，收敛于全局最优。

你值得拥有，很不错的文档，对牛顿迭代黄金分割等算法做了详细比较

结合电动汽车动力系统最优参数确定的粒子群优化算法。其中具体包括普通的粒子群优化算法以及改良版本粒子群优化算法，该实例为汽车动力链优化设计以及最优参数（六个优化变量）确定，其中调用了simulink模型。构建了电机模型，拉维娜式行星齿轮机构模型，电池模型等。

改进贝叶斯优化算法在图像分割中应用，毕晓君，彭伟，图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域。本文将基于免疫机理的改进贝叶斯优化算法应用于图像分割，利用其较好的寻优能力

Python猎人猎物优化函数极值寻优程序，Hunter-Prey-Optimization

智能优化算法：捕食者算法Hunter–prey optimization 的MATLAB源码

针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点, 提出自适应变异的果蝇优化算法(FOAAM)。该算法在运行过程中根据群体适应度方差和当前最优解的大小判断算法陷入局部最优时, 首先将最优果蝇个体复制M个; 然后对复制的最优果蝇个体进行扰动, 按一定的概率P执行高斯变异操作; 最后对变异后的最优果蝇个体进行二次寻优, 从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明, FOAAM算法具有更好的全局搜索能力, 在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA算法有较大的提高。