融合Levy变异与黄金正弦改进的蚁狮优化算法(ALO)——LGSALO 针对蚁狮优化算法较易陷入局部最优停滞、收敛精度低以及收敛速度较慢等问题，将莱维飞行机制和黄金正弦算法融合到蚁狮优化算法中，该算法利用 Lévy 飞行的变异机制对寻优过程中位置更新方式进行变异操作，可以改善种群多样性，使得算法跳出局部最优，提高全局寻优能力，并在一定程度上避免了算法的过早收敛; 同时引入黄金正弦算法改进精英蚁狮的寻优方式，协调算法的全局探索与局部开发能力。 复现内容包括:文章改进SSA算法实现、23个基准测试函数、文中相关因子分析、与SSA对比等

搜索方法合集，优化算法大全，大师之作，本书提供了大量的完整的先进的优化搜索算法，希望能给读者带来帮助和启示

针对合同网下的多agent系统,基于集合覆盖理论提出了一种解决子任务分配的严格启发式搜索算法；并分析了该算法的收敛性及渐进时间复杂度；证明了其搜索结果的上确界。该算法具有分布性,搜索空间缩减快,适合于中小型的多agent系统的子任务分配。

为了快速理解免疫遗传算法，以图片拟合为背景，使用python实现免疫遗传算法的手动实现，详细解析请查看我的博客：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&articleId=124096240

测试函数优化算法，CEC2017测试源代码，CEC2019测试函数源代码，包含pdf

智能优化算法：野狗优化算法DOA Hernán Peraza-Vázquez, Adrián F. Peña-Delgado, Gustavo Echavarría-Castillo, et al. A Bio-Inspired Method for Engineering Design Optimization Inspired by Dingoes Hunting Strategies[J]. Mathematical Problems in Engineering, vol. 2021, Article ID 9107547, 19 pages, 2021.

天鹰座优化器（AO）是2021年提出的新的群智能优化算法. 天鹰座优化器（AO）是一种新颖的基于种群的优化方法，其灵感来自天鹰座在捕捉猎物过程中的自然行为。 主要参考资料：Abualigah，L.，Yousri，D.，Elaziz，MA，Ewees，AA，A。Al-qaness，MA，Gandomi， AH，Aquila Optimizer：一种新颖的元启发式优化算法，计算机与工业工程（2021年），doi： https ： //doi.org/10.1016/j.cie.2021.107250

【优化算法Matlab代码】资源存储库-第七期-蝠鲼觅食优化算法(MRFO).zip 蝠鲼觅食优化 (Manta ray foraging optimization， MRFO)是由 Zhao 等，在 2019 年提出的新型智能仿生群体算法。具有寻优能力强，收敛快的特点。

在非线性、全局寻优、组合优化参数各种算法上，不断提出的各种优化算法。比如 * 遗传算法 * 进化差分算法 * 免疫算法 * 蚁群算法 * 粒子群算法 * 模拟退火算法 * 禁忌搜索算法 * BP神经网络等等 可以用于信号处理、图像处理、生产调度、路径规划、模式识别、自动控制等等领域 优化算法他是以数学为基础，在目前发机器学习、深度学习相关的论文，就会考虑和与其组合成优化参数的预测模型，比如基于PSO的SVM算法，基于遗传算法优化的随机森林在某方面的实际应用。 以上代码全部基于MATLAB编程，这些仿真案例代码均有注释，方便学者理解代码编程思路，以及自己的后期改变应用到实际的科研情况。 同时，考虑到MATLAB相比Python在搭建环境上更加容易，所以本上传基于MATLAB的代码 诚然，代码过多，如果想单买，也可以联系笔者。

在这个 M 文件中，在列出的参考论文的支持下给出了 ACO 算法的实现。 您可以轻松地将其用作以下命令来查看结果和播放迭代过程的图片。 ACO('文件名.tsp'); filename.tsp 是对称或非对称 TSP 问题的问题文件，您可以从以下站点下载： http : //elib.zib.de/pub/mp-testdata/tsp/tsplib/tsp/index.html 由于ACO算法有多种类型，因此给出了基本的一种蚂蚁系统（AS），它是独创的。 更多问题或其他ACO算法，您可以通过电子邮件codstar@126.com与我联系。 如果您想将其用于商业用途，请告诉我。 非常感谢 Doug Hull 的建议！