黑寡妇优化算法-Matlab实现（可以直接访问Github下载） 文章doi：https://doi.org/10.1016/j.engappai.2019.103249 项目来源为：https://github.com/vhayyolalam20/Hlm 如果没有积分或者打不开的朋友可以联系邮箱：1454196320@qq.com

混合 NSGAII-MOPSO 算法（matlab）（Hybrid NSGAII-MOPSO Algorithm） 本研究工作提出了一种协同混合元启发式算法，结合了非支配排序遗传算法II和多目标粒子群优化算法，用于求解多目标测试函数。在迭代过程中，根据排名，人口被分成两半。探索是通过非支配排序遗传算法II使用人口的上半部分进行的。通过增加个人学习系数、降低全局学习系数和使用自适应变异算子来修改多目标粒子群优化以有效利用下半部分人口。所提出的具有有效约束处理机制的混合算法通过有效的信息交换增强了搜索能力。该算法适用于标准测试功能。混合算法可以得到一个分布良好且多样化的帕累托最优解，并且比现有的一些算法更快地收敛到实际的帕累托最优前沿。

实现了 PSO 和 GWO 优化算法的混合 [Best_score,Best_pos,PSOGWO_cg_curve]=PSOGWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); [Alpha_score,Alpha_pos,GWO_cg_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);

这是用于优化连续桁架结构的混合 PSOGA 算法的 Matlab 代码

AGWO 是对原始灰狼优化器 (GWO) 的增强，由 Mohammed H.Qais 等人提出。在这里，我们提出了一种新的基于增强灰狼优化器和布谷鸟搜索（AGWOCS）的混合元启发式算法，如附件所示。 AGWOCS算法的研究论文： A Novel Hybrid Metaheuristic based on Augmented Grey Wolf Optimizer and Cuckoo Search for Global Optimization (ISCCC 2021), India, 2021, pp.376-381, DOI: https://doi.org/10.1109/ICSCCC51823.2021.9478142 原始 AGWO 算法描述于：https ://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.05.006

混合萤火虫——全局优化的遗传算法 这个简化的 Matlab 演示代码展示了如何使用混合萤火虫 - 遗传算法来解决全局优化问题。这种混合算法是混合萤火虫 - 遗传算法的简化版本，旨在解决 Zervoudakis K.、Tsafarakis S.、Paraskevi-Panagiota S. (2020) 中的离散产品线设计问题。最优产品线设计问题。在：Matsatsinis N.、Marinakis Y.、Pardalos P.（编辑）学习和智能优化。LION 2019。计算机科学讲义，第 11968 卷。Springer, Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_23

CLONALG - 优化问题的克隆选择算法(好看matlab).zip 对于 3-D 最小化问题 您应该针对多维 (ND) 问题调整代码。 该代码使用匿名函数进行优化。为测试提供了一些测试功能。 参考： de Castro, LN 和 Von Zuben, FJ 使用克隆选择原则进行学习和优化。IEEE 进化计算汇刊。诉 6(3)。2002. DOI: 10.1109/TEVC.2002.1011539

基于MATLAB的KNN算法实现多分类

Smell Agent Optimization (SAO)（2021年提出）（智能优化算法matlab代码）（论文）.zip 本文介绍了对一些 CEC数值优化基准函数的称为气味代理优化 (SAO)的新元启发式算法的广泛研究 和混合可再生能源系统（HRES）工程问题。SAO 实现了气味代理和蒸发气味分子的对象之间的关系。这些关系被建模为三种独立的模式，称为嗅探模式、尾随模式和随机模式。当气味分子从气味源向代理扩散时，嗅探模式模拟代理的气味感知能力。尾随模式模拟代理跟踪气味分子的一部分直到其来源被识别的能力。然而，随机模式是代理用来避免陷入局部最小值的一种策略。对 37 个常用的 CEC 基准函数和 HRES 工程问题进行了测试，并将结果与​​其他 6 种元启发式方法进行了比较。实验结果表明，SAO 可以在 76% 的基准函数中找到全局最优值。同样，统计结果表明，SAO 也获得了最具成本效益的HRES 设计与基准算法的比较。 针对 CEC 基准功能和混合再生能源系统（HRES，提出了一种新的启发式算法——嗅觉代理优化（Smell Agent Optimization，SAO）工程优化问

【优化算法Matlab代码】资源存储库-第九期-猎人优化算法(HPO).zip 2021年Iraj Naruei等人提出的猎人优化算法,Hunter–prey optimization