matlab 实现帝国竞争算法，帝国竞争算法受帝国主义殖民竞争机制的启发，Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出了一种新的智能优化算法—帝国竞争算法 (ICA)。与GA, PSO, ABC等受生物行为启发的群智能算法不同，ICA受社会行为启发，通过摸拟殖民地同化机制和帝国竞争机制而形成的一种优化方法。ICA也是一种基于群体的优化方法，其解空间由称为国家的个体组成。ICA将国家分为几个子群，称为帝国。在每个帝国内，ICA通过同化机制使非最优的国家(殖民地)向最优国家(帝国主义国家)靠近，该过程类似于PSO。

包括智能优化算法原理和代码的详细介绍

粒子群算法python代码

人工蜂群算法中有三类蜂群，在寻找蜜源过程中相互转化，最终寻得最优解。

人工智能经典算法框架 包括 模拟退火算法， 遗传算法，差分算法等，有每个算法的思想以及例子

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智能优化算法的基本概念及应用，我们上课时用的，还不错的，可以下下来看看

本书系统地叙述模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索、神经网络化算法、混沌优化、混合优化策略等智能优化算法的基本理论和实现技术以及最新进展和应用，并从结构上对算法进行统一描述，着重强调混合策略的开发与应用。

智能优化算法课件，包括模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法、神经网络等介绍。

本课件与汪定伟、王俊伟、王洪峰、张瑞友、郭哲编著，高等教育出版社出版的《智能优化方法》一书的前5章配套，东北大学现用课件。