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本书详细介绍了一些算法的基本理论，有拓扑网、运动规划、几何排列等

本文件是作者自己学习pso算法时的源代码，可以配合作者发布的两个学习笔记学习。 文件包含了5个文件，pso_class2是基本的pso算法，适合初学者阅读，是第一个笔记的代码文件。 PSO是函数文件，pso1,pso2分别是调用PSO函数的文件，体现了函数的便捷利用。是pso_class2的升级版本，对应了第二个PSO学习笔记部分。其中pso2是收敛pso公式。 Sphere函数文件时测试函数，可以替换成其他测试函数。 针对以上的文件，读者可以自己修改参数，多敲代码，多思考设计思路，相信你会有所收获。欢迎留言，一起交流学习经验，遇到问题也可以一起讨论

论文：A Bio-Inspired Method for Mathematical Optimization Inspired by Arachnida Salticidade 作者论文源码地址：https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/104045-a-bio-inspired-method-inspired-by-arachnida-salticidade 源码地址已给出，可以自行下载。

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利用BBO算法来优化网络负载均衡，达到很好的效果，比传统方法优越。很适合正在用智能算法优化网络映射的学者。

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BAS: Beetle Antennae Search Algorithm for Optimization Problems。 论文英文原文。

研究表明，圈养的麻雀存在两种不同类型：发现者和加入者。发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险，进而飞到其它的安全区域进行觅食。这样的麻雀被称为警觉者。 麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性进行迭代寻优的优化算法。 本资源包含以下三部分内容： 1.麻雀搜索算法的基本原理（两篇参考文献），非常适合用来学习。 2.麻雀搜索算法的matlab代码，注释详细，结构清晰。 3.五个群智能优化算法常用的测试函数。