蜣螂优化算法是最新的群智能优化算法，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

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。

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。