BAS：用于优化的甲虫天线搜索算法元启发式算法由于在优化问题上的强大性能而变得非常流行。 受长角甲虫搜索行为的启发，.m 文件中提出了一种称为甲虫触角搜索算法 (BAS) 的新算法。 BAS算法模仿自然界中甲虫的触角功能和随机行走机制，实现检测和搜索两个主要步骤。 最后，该算法在 Michalewicz 函数上进行了基准测试，其中数值结果验证了所提出的 BAS 算法的有效性。

引力搜索算法 引力搜索算法（GSA）的Python代码，用于最小化基准函数。 参考：Rashedi，Esmat，Hossein Nezamabadi-Pour和Saeid Saryazdi。 “ GSA：引力搜索算法。” 信息科学179.13（2009）：2232-2248。 所使用的代码模板类似于在链接上提供的代码： : 和mathworks上的GSA的matlab版本。 兼容代码：-Python：2. *或3. * 此代码可用于非商业目的。 如果您在工作中使用它，将不胜感激。

可以运行的代码！麻雀搜索算法（SSA）搭配论文可以很好对算法进行解读，适合初学者

提出了一种新的混合基于种群的算法（PSOGSA），结合了粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）。 主要思想是将 PSO 中的开发能力与 GSA 中的探索能力相结合，以综合两种算法的优势。 一些基准测试函数用于将混合算法与标准 PSO 和 GSA 算法在演化最佳解决方案中进行比较。 论文：A New Hybrid PSOGSA Algorithm for Function Optimization，IEEE International Conference on Computer and Information Application(ICCIA 2010)，中国，2010，pp.374-377，DOI： http ://dx.doi.org/10.1109/ICCIA .2010.6141614 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ***

从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食行为出发，提出了一种新的群体优化算法——麻雀搜索算法。在19个基准函数上进行了实验，测试了SSA算法的性能，并与其他算法如灰狼优化算法（GWO）、引力搜索算法（GSA）和粒子群优化算法（PSO）进行了比较。仿真结果表明，该算法在精度、收敛速度、稳定性和鲁棒性等方面优于GWO、PSO和GSA算法。

天牛须算法（Beetle Antennae Search Algorithm）文献，具体原理以及代码，请去浏览本人博文内容

Multi 鄄granularity Search Algorithm Based on Probability Statistics

Multiple learning backtracking search algorithm for estimating parameters of photovoltaic models

Ghost：一个AI搜索算法演示

Eugeniusz Nowicki * Czeslaw Smutnicki