蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食猎物行为的启发, 并将多智能体系统与进化机制相结合发展而来的优化方法。作为一种新颖的仿生群体智能优化算法, 分析了蝙蝠算法的仿生原理、优化机理及特点, 对算法优化过程进行了定义。通过标准算例对蝙蝠算法在连续空间和离散空间的优化性能进行了仿真测试, 结果表明该算法在函数优化和组合优化方面应用的可行性和有效性, 具有良好的应用前景。

matlab广度优先算法代码反向剪麦奇 组合优化：反向Cuthill Mckee排序算法（RCM） RCM算法 这是用于反向Cuthill Mckee排序算法（RCM）的Matlab代码。 RCM是一种将具有对称稀疏模式的稀疏矩阵置换为带宽小的带矩阵形式的算法。 实际上，与应用高斯消除法的CM命令相比，这通常导致较少的填充。 它从外围节点开始，然后生成级别，直到所有节点耗尽为止。 这些节点以递增的顺序列出。 最后一个细节是广度优先搜索算法的唯一区别。 语境 Cuthill-McKee算法是常用的最重要的重排序技术之一。 该算法是“广度优先搜索”算法的变体。 后者是EFMoore在1950年代中的n年创建的一种参考算法，用于使用the来迭代扫描图形。 Cuthill-Mckee算法基于Elizabeth Cuthill和J. McKee在1969年的贡献。其主要目的是通过对相关图的顶点进行重新编号来减少空心对称矩阵的带宽（即，两个相邻顶点之间的距离）。 。 输入和输出 perm : the output permutation vector A : the initial matrix

构建容量受限的旅行商问题模型，加入容量约束，采用蚁群算法优化，matlab实现！

针对旅行商问题(TSP)，提出了一种新的混合量子优化算法――量子蚁群算法。量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置，采用量子旋转门更新蚂蚁的位置，选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试。仿真实验表明，该算法具有很好的精确度和鲁棒性，可使搜索空间加倍，比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性。

针对蚁群算法搜索时间长、易于陷入局部最优解的缺点，提出一种新的改进算法——分工合作的加权蚁群算法。此算法采取分工合作的方式，在信息素初始化、状态转移概率中分别加入权值，并运用遗传算法中排序的概念对信息素更新机制进行排序加权，此外对信息素上限加以限制。最后以TSP为例，验证了此改进算法不但在收敛速度上有了大幅度提高，而且有效避免了易于陷入局部最优解的缺点，从而证明了提出的新算法是合理有效的。

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教与学优化算法Teaching–Learning-Based Optimization (TLBO)matlab代码

A course in combinatorial optimization (A. Schrijver) 经典的组合优化教材

交叉熵方法是一个自适应的收敛优化方法，对解决优化问题效果非常的好

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