针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点, 提出自适应变异的果蝇优化算法(FOAAM)。该算法在运行过程中根据群体适应度方差和当前最优解的大小判断算法陷入局部最优时, 首先将最优果蝇个体复制M个; 然后对复制的最优果蝇个体进行扰动, 按一定的概率P执行高斯变异操作; 最后对变异后的最优果蝇个体进行二次寻优, 从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明, FOAAM算法具有更好的全局搜索能力, 在收敛速度、收敛可靠性及收敛精度上均比基本FOA算法有较大的提高。

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针对粒子群算法的早熟收敛问题，提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值，根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力，增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明，新算法的全局搜索能力有了明显的提高，有效避免了早熟收敛问题。

ALNS_VRPPD（Python） 自适应大邻域搜索解决取送货的VRP问题（Python）

任意维度自适应有限元方法的快速例程。 包括具有任意正交度（底层高斯正交）的单纯网格的积分例程以及一定数量的几何计算，例如在 2D 和 3D 中使用二分法的网格细化（因此自适应部分实际上仅适用于 dim<= 3) 和其他拓扑计算以产生相邻的单纯形或边界面。 你可以使用这个包来解决拉普拉斯/泊松问题，在任意维网格上进行积分，细化网格，将函数投影到 P1 空间，...

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自适应哈弗曼Java版实现，内有可执行文件

非线性系统设计——微分几何、自适应及鲁棒控制，马里诺（R.Marino）等著；姚郁，贺风华译；高清，带书签；非常棒的一本外国教材。

针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题 ,提出一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法.