变邻域搜索算法，‘matlab’,insert和exchange邻域结构，insert、exchange、swap、2-opt抖动，最短路径

优化算法测试函数MATLAB代码完整版，包含完整的MATLAB代码、数据及算法描述，都在这里了

组搜索优化算法GSO(Group Search Optimizer )是一种基于动物捕食原理的新型群智能优化算法。本研究提出了一种改进的GSO优化算法:全局组搜索优化算法GGSO(Global GSO)。主要在两个方面对GSO算法进行了改进,一是在迭代过程中引入加速系数,加快种群收敛速度,增强算法的局部搜索能力;二是用高斯函数来产生随机位置变异,扩大搜索空间,从而增强算法的全局搜索能力。经过11个无约束测试函数和3个带约束问题的测试及与其他文献的比较可知,GGSO算法具有较好的局部和全局搜索能力,并且能够

使用matlab实现蜻蜓优化算法

包括data.mat、opt_utils.py、testCases.py、L2-2作业

摘要为弥补粒子群后期收敛缓慢与早熟的不足，提出了一种局部搜索与改进ＭＯＰＳＯ的混合优化算法（Ｈ－ＭＯＰ－该算法首先采用非均匀变异算子和自适应惯性权重，强化全局搜

个人辛苦编写的PSO粒子群优化算法 python程序代码，将适应度值计算部分更换成自己要优化的内容，稍加调试即可运行。 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。

EHWSN已经在实践中得到应用，如结构健康监测领域，但尚存在很多缺陷（如节点部署、路由）需要进一步研究。提出了一种用于结构健康监测的新型EHWSN系统。重点考虑3个问题：（1）部署最少的节点数量；（2）每个节点到汇聚节点的最优传输路径；（3）能量采集约束下的最大网络效用。设计了一种包括节点部署、路由和能量分配的联合优化算法，以实现部署最少的节点数量达到数据采样质量最大化的目的。实验结果表明，相比于现存的方法，该联合优化算法能够取得更高效的网络能量分配和更大的网络效用。

协同移动边缘计算中联合卸载决策和资源分配的双层优化方法

完整代码，可直接运行