封装了并行机调度PMS、流水车间调度FSP、作业车间调度JSP中的启发式算法和智能群算法[遗传算法GA、粒子群算法PSO、蚁群算法ACO、禁忌搜索TS、模拟退火SA等]；旅行商问题TSP优化求解算法[最近邻算法、领域搜索算法、禁忌搜索算法、Lin2-opt和3-opt算法]；车辆路径问题VRP优化求解算法[节约里程法、改进式节约里程法、扫描算法Sweep]

详细讲解离散优化方法，看完后可以编写相关程序

针对带交货期的柔性作业车间调度问题(flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出一种离散猫群优化算法(discrete cat swarm optimization,DCSO),以优化工件最大完工时间和平均提前/拖期时间.首先,设计一种两段式离散编码方式,用于表示调度解,并采用启发式算法实现种群初始化;其次,为了使算法能够直接在离散调度空间内运行,在搜寻模式下设计基于3种不同邻域结构的搜寻方法,并在跟踪模式下提出一种新型离散个体更新公式;再次,采用线性自适应猫群行为模式选择策略,协调算法全局搜索和局部搜索的能力;最后,为了进一步改善计算结果,在算法中嵌入一种局部搜索策略.通过基准算例测试DCSO算法的性能,仿真结果表明所提DCSO算法在求解FJSP问题方面的有效性.

SCE-UA优化算法，python和MATLAB代码，已通过常见的测试函数。 更多算法实现可参考以下博客，感谢原博主的精彩讲解。 【算法】02 SCE-UA简介及源代码 https://blog.csdn.net/weixin_43012724/article/details/121401083 【算法】03 SCE-UA算法C++实现 https://blog.csdn.net/weixin_43012724/article/details/121862991 更多语言格式可支持以下作者： 优化算法 SCEUA算法C++实现 附Python、MATLAB、Fortran代码 https://download.csdn.net/download/weixin_43012724/72372688

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题。现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法。同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法。将这两种优化算法应用于函数优化。并对优化结果进行了对比分析。比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性。但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好。

MATLAB代码，可以直接运行 求解选址配送问题

基于迭代局域搜索的智能优化算法求解车辆调度问题研究.pdf

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

首先分析粮食仓库选址的原则和影响因素等，研究建立了粮库选址模型；进而考虑带障碍约束条件，采用量子粒子群优化的空间聚类分析方法，解决了粮库选址问题；最后，以河南省粮库选址为实例进行了模型验证。实验表明，使用量子粒子群优化方法提高了粮库选址的科学性，为科学合理地进行粮库建设与布局提供了决策依据。

BADS是一种新颖的快速贝叶斯优化算法，旨在解决棘手的优化问题，尤其是与拟合计算模型有关（例如，通过最大似然估计）。 在存在实际模型拟合问题的基准测试中，BADS的表现与其他许多常见且最新的MATLAB优化器（例如fminsearch，fmincon和cmaes [1]）相当或更高。 BADS当前在世界各地的许多计算实验室中得到使用，涉及从行为，认知和计算神经科学到工程和经济学的一百多种引用和应用。 如果没有可用的梯度信息，并且目标函数是非分析性的或嘈杂的，例如通过数值逼近或模拟评估，则建议使用BADS。 BADS不需要特定的调整，并且可以像其他内置的MATLAB优化器（例如fminsearch）一样现成运行。 ***有关广泛的信息，教程和文档，请访问该项目的GitHub页面： https : //github.com/lacerbi/bads *** 如果您有兴趣估计参数的后验