禁忌搜索算法的python实现，以旅行商问题作为算法实例。摘要50个字我实在打不完，剩下的就是凑字数的，可以忽略。

会议论文的MATLAB代码： MK Naik 和 R. Panda，“一种用于基于人脸识别的内在判别分析的新型自适应布谷鸟搜索算法”，Applied Soft Computing，Vol。 38，第 661-675 页，2016 年。 与 CS 算法相比，ACS 算法需要更少的时间。 除了布谷鸟/主机的数量、搜索范围和放弃概率之外，它不需要预定义的参数。 该算法对于决定参数可能会影响性能的应用是有效的。

本函数使用matlab编写的，运行速度相比我个人编写的传统逐点搜索法要快一个数量级，用到的相关函数是ZNCC，写的较乱。

函数优化

支持向量机 (SVM) 是许多分类问题的有效模型。 然而，SVM 需要二次规划的解决方案，需要专门的代码。 此外，SVM 有很多参数，影响了 SVM 分类器的性能。 最近，提出了广义特征值近端 SVM（GEPSVM）来解决 SVM 的复杂性。 在现实世界的应用程序中，数据可能会受到错误或噪声的影响，处理这些数据是一个具有挑战性的问题。 在本文中，已经提出了一种方法来克服这个问题。 这种方法称为 DSA-GEPSVM。 主要改进基于以下几点：1）线性情况下的新模糊值。 2) 非线性情况下的新核函数。 3) 差分搜索算法 (DSA) 被重新制定以找到 GEPSVM 参数及其内核参数的接近最优值。 实验结果表明，所提出的方法能够找到合适的参数值，并且与其他一些算法相比具有更高的分类精度。

利用快速二维嫡的图像分割方法因其运算量大而影响了它的实际使用, 本文经过参数变换用减法代替原来方法中的对数运算同时将算法代替原来的穷尽搜索获得阂值向量来提高求解速度和分割效率

黄金分割搜索算法

麻雀算法+BP网络预测

遗传（GA）、蚁群(ACO)、模拟退火(SA)、禁忌搜索算法(TS)的C#仿真模拟程序.

一、A*搜索算法 一（续）、A*，Dijkstra，BFS 算法性能比较及A*算法的应用 二、Dijkstra 算法初探 二（续）、彻底理解Dijkstra 算法 二（再续）、Dijkstra 算法+fibonacci 堆的逐步c 实现 二（三续）、Dijkstra 算法+Heap 堆的完整c 实现源码 三、dynamic programming 四、BFS 和DFS 优先搜索算法 五、红黑树算法的实现与剖析 五（续）、教你透彻了解红黑树 六、教你从头到尾彻底理解KMP 算法 七、遗传算法 透析GA 本质 八、再谈启发式搜索算法 九、图像特征提取与匹配之SIFT 算法 九（续）、sift 算法的编译与实现 九（再续）、教你一步一步用c 语言实现sift 算法、上九（再续）、教你一步一步用c 语言实 现sift 算法、下 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、下 十一、从头到尾彻底解析Hash 表算法 十二、快速排序算法之所有版本的c/c++实现 十三、通过浙大上机复试试题学SPFA 算法