PYthon中最先进的MEta启发式算法的集合（渐进式） “知识就是力量，分享是生活进步的前提。对某人来说，这似乎是一种负担，但这是实现永生的唯一途径。” --- 快速通知 嘿，在收到有关如何使用此库解决多个（许多）目标优化问题的许多问题之后？ 不好意思告诉您，该库仅用于解决单（单）目标优化问题。 由于处理多个目标函数与单个目标函数完全不同（更难）。 （查找Pareto前沿（参考前沿-真正的Pareto前沿）是NP难题。 因此，我目前正在制作一个新的库“ momapy”-（PYthon中最新的多目标/多目标元启发式算法的集合），用于解决多目标/多目标优化。 “ MOMAPY”将在这里托管： 介绍 MEALPY是适用于大多数最先进的种群元启发式算法的python模块，并已获得MIT许可。 该框架的目标是： 与所有人免费共享元启发式领域的知识 帮助所有领域的其他研究人员尽快访问优化

受生物神经系统和人工神经网络 (ANN) 的启发，提出了一种新的元启发式优化算法来解决复杂的优化问题。 所提出的方法称为神经网络算法 (NNA)，它是基于 ANN 的独特结构开发的。 NNA 受益于 ANN 及其运算符的复杂结构，以生成新的候选解决方案。

进阶生产规划及排程系统　便是利用先进的信息科技及规划技术，例如基因算法﹝Genetic Algorithm﹞、限制理论﹝Theory of Constraints﹞、作业分析 ﹝Operations Research﹞、 生产仿真﹝Simulation﹞及限制条件满足技术﹝Constraint Satisfaction Technique﹞等，在考虑企业资源﹝主要为物料与产能﹞限制条件与生产现场的控制与派工法则下，规划可行的物 料需求计划与生产排程计划，以满足顾客需求及面对竞争激烈的市场。进阶生产规划及排程亦提供了what-if 的分析，可以让规划者快速结合生产信息﹝如订单、途程、存货、BOM与产能限 制等﹞，作出平衡企业利益与顾客权益的最佳规划和决策。

启发式算法的讲解，程序(最终版).周吕文

研究供需不平衡环境下的应急物资动态分配问题.考虑到台风灾害演变导致应急物资需求不断增长与应急物资供应相对紧缺之间的矛盾,将需求的演变设计成一个马尔可夫决策过程,建立基于马尔可夫决策的应急物资动态分配模型.通过二进制粒子群优化算法求解,最后将所提出模型应用于某台风发生时的救灾实例.实例分析表明,马尔可夫决策方法可以动态地做出合适的需求扑灭策略,使得整体的需求演变趋势保持平稳,整体的需求水平降到最低.

原子轨道搜索（AOS）是一种为优化目的而提出的新型元启发式算法。 该算法的主要概念基于一些量子力学原理和基于量子的原子模型，其中基于电子围绕原子核的一般构型。

一种高效的大规模图数据频繁子图挖掘算法，靳思萌，李仲伟，随着计算机技术的发展和互联网应用的普及，各个领域可获取的数据呈爆炸式增长的趋势。图作为一种常用的数据表示模型，能够表达更

现实世界数值优化问题的难度和复杂性已经成倍增加，这就需要有效的优化方法。 迄今为止，已经引入了各种元启发式方法，但只有少数在研究界得到认可。 在本文中，引入了一种称为阿基米德优化算法（AOA）的新元启发式算法来解决优化问题。 AOA 的设计灵感来自一个有趣的物理定律阿基米德原理。 它模拟了向上施加在物体上的浮力原理，部分或完全浸入流体中，与被排出流体的重量成正比。 为了评估性能，在CEC'17测试套件和四个工程设计问题上对提出的AOA算法进行了测试。 使用 AOA 获得的解决方案优于众所周知的最新技术和最近引入的元启发式算法，例如遗传算法 (GA)、粒子群优化 (PSO)、差分进化变体 L-SHADE 和 LSHADE-EpSin、鲸鱼优化算法(WOA)、正余弦算法 (SCA)、Harris 鹰优化 (HHO) 和均衡优化器 (EO)。 实验结果表明，AOA在收敛速度和探索开发平衡方面是一

金鹰优化器 (GEO) 和多目标金鹰优化器 (MOGEO) 元启发式算法的源代码和用户界面 原论文： https : //doi.org/10.1016/j.cie.2020.107050 预印本： https : //www.researchgate.net/publication/347685369_Golden_Eagle_Optimizer_A_nature-inspired_metaheuristic_algorithm 电子邮件：geo.algorithm@gmail.com

本文档包括最新改进版matlab智能算法30例程序，修订了部分以前的错误