使用直流电机数字孪生和GCNM优化算法的自优化控制

群体智能优化算法(python)代码

基于多种遗传算法（NSGA-II，NSGA-III，C-TAEA）和模糊优化算法的实现，用于在大海得拉巴市政公司地区优化最佳管理

优化算法（SAGA、SAG、RMSProp、Nesterov Accelerated Gradient、随机和小型批处理梯度）

首先运行 mainofmain.m Curious-II：一种基于多新奇搜索的子群多/多目标优化算法(matlab)(代码)

WAO水优化算法的源代码：一种解决优化问题的新型元启发式算法(matlab)

VNS（混合搜索算法）的PSO算法（的群体）解决一种有效解决对抗中的任务分配问题，新算法群范围内收敛问题 混合粒子群优化算法 VNS（混合算法搜索算法）的PSO算法（群体，变体）解决方案有效解决对抗中组的任务分配问题，新的区域范围内收敛问题的优化问题

Solar Sail 问题求解器，基于元启发式优化算法：GWO、WOA 等(c#)

这是一个简单的应用程序集合，其中包含 AFO 算法正在解决的许多实际应用程序问题，后续将添加更多实际应用程序 (1) 论文中提到的四个有约束的工业设计问题 (2) 优化神经网络的权重和阈值 (3) 航空调度——多部门 (4) 灵活的车间调度 （5）光栅地图——机器人寻路 (6)物流中心选址问题：工厂-中心-需求点 (7) 多行车间调度——考虑AVG分区 (8) 油厂-无人机上行路径规划 (9) 基于潮汐计算的电力系统母线优化 (10) 某乳品企业冷链配送物流车辆调度优化研究 (11) 6R工业机器人等离子加工轨迹规划 (12) TSP 问题及其变体 这是一个简单的集合，包含了一些被应用程序应用的应用问题，会添加更多的实际应用案例 （1）中纸设计的四个问题带约束的工业 （2）优化神经网络的权值和值 （3）航空航线-多美好 （四）方便地调度 （5）地图-寻寻路 （6）物流中心选址问题：工厂-中心-需求点 （7）多行车间安排-考虑AVG分区 （8）石油厂区-实地路线规划 ）根据节目计算的电力系统优化（9） （10）某乳制品企业冷链配送车辆调度优化研究 （11）给6R工业机器人等离子加工规划

该算法主要由三个步骤组成： 首先，读取由输入文件定义的列车时刻表，以构建连接网络的内存中时间扩展图。 对于输入数据中定义的每个旅行组，使用部分知情的深度优先搜索来查找其旅程的多个路线选项。 最后，该算法尝试使用模拟退火来组合最佳的路由组合（每组一个）。一个目标是保持每个组的所选路线尽可能短和愉快（火车换班次数少，火车不拥挤），但也不要使网络过载。在第一部分中，模拟退火用于交换已经找到的路径。在第二部分中，它试图通过查找避开此边缘的子路径来绕行群体脱离过度拥挤的边缘。