南理工朱元国老师的智能优化算法课件，pdf格式，主要讲模拟退火，遗传算法，神经网络，群智能等方法。

内容安排 最优化问题概述 禁忌搜索算法(Tabu search) 模拟退火算法(Simulated Annealing) 遗传算法(Genetic Algorithm) 神经网络优化算法(Neural Network) 群智能算法，包括蚁群算法(Ant Colony Optimization)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization) 广义领域搜索算法及其统一结构

研究生上课课件：智能优化算法，在许多领域都有用！

清华大学研究生公共课教材，覆盖多种智能优化算法：禁忌搜索，模拟退火，遗传算法，蚁群算法，人工神经网络，拉格朗日松弛算法。

基于遗传算法的软件测试用例生成，所使用用例为一个简单的软件测试用例：分数判断：以百分制分数作为判定标准，50为及格线划分A,B,C,D,E等级线。以路径覆盖进行测试用例生成

基于遗传算法的软件测试用例生成，所测试用例为一个环形复杂度为8的测试用例，所需时间较三角形测试有所增加，可以较为直观的将遗传算法与其他优化算法进行效率优化比较。

《智能优化方法》汪定伟.pdf 想学智能算法的不错选择！

智能优化算法-源程序，适合需要了解进化算法的硕博生，内含GA、SA、DE、PSO等多个算法的Matlab代码

用于优化算法性能测试。单峰测试函数：Axis、Quadric、Rosenbrock、SchwefelProblem12、SchwefelProblem22、SumSquar、Step等。

针对基本混合蛙跳算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点，提出了一种改进的混合蛙跳算法。该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到混合蛙跳算法中，修正了其更新策略，从而维持了子群的多样性。实验仿真结果表明，改进的混合蛙跳算法提高了算法的收敛速度，有效地避免了SFLA的早熟收敛问题，从而改善了对复杂问题的搜索效率，数值实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性。