一种新兴的群智能优化算法，斑马优化算法（2022）

除了数学规划方法之外，还可采用智能优化算法求解双层优化问题，一般在上层优化中采用智能优化算法，下层优化使用数学规划方法；也可以在上下层优化中都采用智能优化算法，这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题，由于这个优化问题比较简单，我们采用最基础的粒子群算法进行求解。​ 资源包括三个部分： 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matlab代码 3.采用粒子群算法求解双层优化问题的matlab代码 智能优化算法无法避免的问题，即使是一个非常简单的目标函数，求出的结果也无法保证是全局最优，那么当目标函数变复杂时，情况将会更糟糕。现在对智能优化算法的研究非常多，各种动植物园算法、各种改进都层出不穷，但还是无法从根本上解决算法无法保证全局收敛的问题。         所以，只有在数学模型比较复杂，非线性条件很多，而且对结果的误差是可以接受的情况下，才建议使用智能优化算法进行求解。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

本文件是作者自己学习pso算法时的源代码，可以配合作者发布的两个学习笔记学习。 文件包含了5个文件，pso_class2是基本的pso算法，适合初学者阅读，是第一个笔记的代码文件。 PSO是函数文件，pso1,pso2分别是调用PSO函数的文件，体现了函数的便捷利用。是pso_class2的升级版本，对应了第二个PSO学习笔记部分。其中pso2是收敛pso公式。 Sphere函数文件时测试函数，可以替换成其他测试函数。 针对以上的文件，读者可以自己修改参数，多敲代码，多思考设计思路，相信你会有所收获。欢迎留言，一起交流学习经验，遇到问题也可以一起讨论

MATLAB编程-群智能优化算法应用-人工蜂群算法实现PID参数整定

【智能优化算法】基于人工蜂群算法求解多目标优化问题附matlab代码.zip

白鲸优化算法+适合初学者学习

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

随着以智能制造主导的第四次工业革命的兴起，在传统制造系统中可以进行联合优化决策。制造系统的整合优化影响着生产的效率和成本，如何对生产过程进行调度安排和对设备进行预防性维护成为当下各企业生产制造的重点研究对象。 近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。如何有效的安排各工件的加工顺序将直接关系到生产效率和生产成本,这是本文所要解决的问题之一。 java 本文以单台机器为例，利用遗传算法进行方案设计，将遗传算法应用到作业调度中去。在满足交货要求和生产要求的情况下，利用遗传算法对制造系统进行单机调度，从而完成制造系统的最优的调度计划和设备维护计划。通过编程实现最优的作业调度。

蜣螂优化算法是最新的群智能优化算法，效果不错，适合作研究论文，亲测有效