内置麻雀搜索算法优化支持向量机的程序，还有麻雀搜索算法提出的原论文

经典的PSO算法，是一种基于种群的随机优化技术，粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物。适用于入门学习。通过判断粒子停滞状态，陷入局部最优时重启粒子继续搜索。

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针对带有随机需求的弧路径规划问题，提出一种自适应局部搜索算法。采用随机路径扫描算法产生初始种群，选出最优者作为初始解，以自适应的方式进行局部搜索，并设计2种局部搜索机制。实验结果表明，与自适应大邻域搜索算法相比，该算法的最优解得到改进，运行时间平均缩短60%。

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变邻域搜索算法matlab代码CODO 在过去的几十年中，进行了大量研究以提出许多自然启发的优化技术。 SitoLIB是一个基于人的意见形成的优化器的开源库。 它包括基于社会影响理论的优化器（SITO）和涂尔干的基于社会融合理论的优化器（CODO）。 目的是开发一个易于理解的通用软件库，该库可以合并到特定于应用程序的系统中。 库的当前版本包括优化程序的二进制版本和连续（实值）版本。 我们的二进制实现基于[Latane，1981]给出的社会影响理论和[Macas，2008]给出的优化程序的伪代码。 称为持续意见动态优化器（CODO）的连续实施基于涂尔干的社会整合理论[Durkheim，1997]和[Rishemjit，2013]给出的优化器伪代码。 到目前为止，库中实现了CODO的一种变体和SITO的以下不同变体，以最大程度地减少异议功能： OSITO（原始SITO算法）， SSITOsum（带有SUM规则的简化SITO）， SSITOmean具有MEAN规则的简化SITO）和 GSITO（加拉姆风格的SITO）。 这些变体已在不同的应用程序中有效使用，例如使用UCI机器学习存储库数据集

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求解CVRP问题的快速迭代局部搜索算法，刘万峰，李霞，本文提出了一种求解带有容量约束的车辆路径问题(Capacitated VRP，CVRP)的快速迭代局部搜索算法(Fast iterated local search，FILS)。该算法通过引�

本文针对传统A*算法存在冗余路径点较多与单向搜索耗时较长的缺点，提出了一种改进A*算法.该算法采用双向预处理结构减少冗余节点数，并通过归一化处理和增加节点标记信息进一步优化估价函数提高遍历速度.利用仿真软件对改进A*算法进行实验，并与其它经典路径规划算法进行比较.仿真结果表明，改进后的A*算法较于传统A*算法能以较低的搜索节点数和搜索时长较好的完成全局路径规划.

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