文件包含，多目标灰狼优化算法的完整代码 和论文,代码可直接运行，具有很高的参考价值，提供给大家参考学习。

东北大学的非常经典的组合优化化课件，介绍了常见的组合优化问题以及比较详细的智能优化求解方法。讲义非常详细，讲授了典型的组合优化问题，例如装箱问题，背包问题，旅行商问题，最小生成树，job-shop等，以及具体的智能算法例如遗传算法，如何应用于求解组合优化问题。难得的好资料！

第一篇论文，综述文章，发表在《控制理论与应用》

基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法（解决求函数极值问题，MATLAB代码已实现）混合模拟退火算法时遗传算法和模拟退火算法的结合，在混合模拟退火算法中使用了大量的样本作为问题的可能解决方案而不是将单个样本作为一个问题的可能解决方案。对遗传算法中适应的概念进行相应改进。

智能优化算法研究（模拟退火法、神经网络、蚁群算法、遗传算法）

包含冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)和matlab程序及论文，分享给大家学习。 2020年Mohammed Azmi Al-Betar等人提出的一种新的基于自然的优化算法——冠状病毒群体免疫优化算法(CHIO)。其灵感来源于世界传播的灾难性的新冠病毒，模仿了群体免疫策略和社会距离概念。三种类型的个体病例用于群体免疫:易感、感染和免疫。 本文研究了CHIO对其参数的敏感性。然后，CHIO使用23个著名的基准测试函数进行评估对七种最先进的方法进行了比较评价。比较分析表明，与其他成熟的方法相比，CHIO能够产生非常有竞争力的结果。为了进一步验证，本文使用了三个从IEEECEC 2011中提取的实际工程优化问题。再一次，CHIO被证明是有效率的。总之，CHIO是一种非常强大的优化算法，可以用来解决各种优化领域的许多优化问题。

为了实现复杂机电装备管线布局优化设计，提出了一种基于新的编码方式的管线布局智能优化方法。首先，设计了一种具有更好通用性的新的粒子编码方法，给出了管路路径映射规则。其次，给出了基于该编码方式的目标函数计算方法。再次，结合管路布局领域的相关技术，采用粒子群算法对管路避障路径进行寻优。最后应用MATLAB 软件进行管路布局优化仿真计算，验证了该方法的有效性。

一个遗传算法优化pid的小案例。 本文中，运用 了一个改进的遗传算法，优化P、I、D三个参数，并附上优化结果图

自从发表第一篇《详解生物地理学优化（BBO）算法（一）》已经过去十个月了。这期间不断的有网友来咨询我问题，我也说过会进一步的剖析一下大家对该算法的改进方法以及分享我的思路。今天总算有时间静下心来做个汇总了。

CEC2014基准测试集，涵盖了所有函数，其中包括MATLAB编写的粒子群调用demo，可以在MATLAB直接运行。希望能帮助大家