完整的野马优化算法源代码 Wild Horse Optimizer Algorithm

在本文中，提出了一种新的元启发式方法，可以激发称为 Coot 的鸟群的行为。 Coot算法模拟鸟类在水面上的两种不同的运动模式：第一阶段鸟类的运动是不规则的，第二阶段是有规律的运动。 蜂群向一群主要领导者移动以达到食物供应； 蜂群末端的运动是一系列白骨顶的形式，每个白骨顶都在其前白骨顶后面移动。

基于经验模态分解，提出一种优化后的算法ESMD，可通过matlab实现。

本程序为粒子群算法在matlab中应用的程序,算法可计算三维函数,并在函数图像上显示最优值,分为七部分,简单易读

优选策略的自适应蚁狮优化算法_matlab源码.7z

完整代码，可直接运行

机器学习中的最优化算法总结

风光储独立供电系统是解决边远地区供电问题的有效途径，对其合理地配置电源以提高供电可靠性、经济性是系统规划设计阶段的主要问题。在建立基本元件模型的基础上，以系统等年值投资费用最低为目标，考虑系统运行约束条件，构建了风光储独立供电系统的电源优化配置模型。提出了基于粒子群优化算法的数值求解方法。在算例分析中，分别以蓄电池和电解槽-储氢罐-燃料电池循环系统作为储能装置，对比分析了不同储能模式下的系统优化配置方案，结果表明，在满足相同供电可靠性指标的前提下风／光／蓄电池系统的优化配置更经济，合理地评估停电损失和设置可靠性指标可有效降低系统冗余投资。

针对人工蜂群和粒子群算法的优势与缺陷, 提出一种Tent 混沌人工蜂群粒子群混合算法. 首先利用Tent 混沌反向学习策略初始化种群; 然后划分双子群, 利用Tent 混沌人工蜂群算法和粒子群算法协同进化; 最后应用重组算子选择最优个体作为跟随蜂的邻域蜜源和粒子群的全局极值. 仿真结果表明, 该算法不仅能有效避免早熟收敛, 而且能有效跳出局部极值, 与其他最新人工蜂群和粒子群算法相比具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力.

很详细的细菌觅食优化算法 c#源代码。可以运行！有感兴趣的筒子们可以看一看哦！