麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）由Jiankai Xue等人于2020年提出，该算法是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。麻雀群觅食过程也是发现者-跟随者模型的一种，同时还叠加了侦查预警机制。麻雀中找到食物较好的个体作为发现者，其他个体作为跟随者，同时种群中选取一定比例的个体进行侦查预警，如果发现危险则放弃食物。麻雀通常是群居鸟类，种类繁多。与其他许多小鸟相比，麻雀和很强的记忆力。其中有两种不同类型的圈养家麻雀，发现者和加入者。发现者积极寻找食物来源，而加入者则通过生产者获得食物。此外，麻雀能够灵活的在发现者和捕食者之间切换。位于中心的麻雀有时会靠近附近的麻雀，以减少其危险范围。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。

fir带通滤波器matlab代码使用G_best引导的布谷鸟搜索算法高效设计FIR滤波器 这项工作是我的本科论文的一部分。 抽象的： 此存储库提供了使用G最佳引导的杜鹃搜索（GCS）算法的有限冲激响应（FIR）滤波器的有效设计。 为了减少传统的Cuckoo搜索算法（CSA）中的参数依赖性以及在滤波器设计问题中更好地搜索最佳系数，在所建议的GCS中对CSA方法进行了一些修改，这导致与Cuckoo搜索算法的收敛速度显着提高。最佳解决方案。 在这里，已经使用GCS ， CSA和人工蜂群（ABC）算法为Type1和Type 2 FIR设计了低通和带通滤波器。 结果： 从GCS，CSA和ABC的图形和统计观察（）中可以看出， GCS在收敛速度，执行时间和过滤器响应方面均超过了竞争对手。 此外，使用建议的GCS开发的滤波器获得的阻带衰减（As）和通带纹波（Rp）远远优于使用CSA，ABC或Parks and McClellan（PM）方法设计的滤波器。 一项平均研究表明，对于较低阶的LPF（类型1和类型2的阶次均小于40），GCS显示As升高9.23％ ，Rp降低26.05％ 。 对于更高阶的LP

星搜索算法 通过p5js可视化的A *搜索算法 这是优化的 这是优化的第二个 对于大型网格，请确保使用优化版本。 控制项： 生成随机迷宫：空间 放置块：左键单击 运行算法：输入 擦除块：退格键 移动起点（绿色框）：S 移动终点（红色框）：E 优化版本具有自动迷宫功能，您可以通过按左Shift键来使用它，但是您可能必须移动起点和终点以适合迷宫内部 缩小以获取更大的网格

从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食行为出发，提出了一种新的群体优化方法&麻雀搜索算法(SSA)

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

可以运行的代码！麻雀搜索算法（SSA）搭配论文可以很好对算法进行解读，适合初学者

实施基于 CS 的光伏 MPPT 以在部分阴影条件下跟踪 MPP。 DC/DC 和降压转换器已被用于获得额定所需的额定电压。 选择采样时间以达到最佳功率跟踪时间。

提出了涡旋搜索 (VS) 算法来执行数值函数优化。 所提出的 VS 算法的灵感来自于由搅拌流体的涡流产生的涡流模式。 为了在搜索的探索性和开发性行为之间提供良好的平衡，所提出的方法通过使用自适应步长调整方案将其搜索行为建模为涡流模式。 所提出的 VS 算法经过 50 多个基准数学函数的测试，并将结果与​​基于单解（模拟退火、SA 和模式搜索、PS）和基于种群（粒子群优化、PSO2011 和人工蜂群、ABC）进行比较) 算法。 执行 Wilcoxon-Signed Rank Test 以测量算法的成对统计性能，结果表明所提出的 VS 算法在与 PSO2011 算法竞争的同时优于 SA、PS 和 ABC 算法。 有关详细信息： Doğan, B., & Ölmez, T. (2015)。 数值函数优化的新元启发式算法：涡旋搜索算法。 信息科学，293, 125-145。

哔哔 Beap又称双亲堆（ ）是一种，该允许有效地插入和搜索元素，而不需要比数据元素本身更多的空间。 通过支持beap结构的数组中元素的巧妙排列以及利用这种排列的巧妙算法，可以支持有效的搜索和插入。 Beap进一步阐述了数据结构的思想（这允许有效地插入和查找最小值/最大值，但不能有效地搜索任意元素）。 它最初由研究人员Ian Munro和Hendra Suwanda的。 但是，很难找到此数据结构的实现。 在原始论文的基础上实现它也不容易，因为遵循良好的学术传统，论文相当简洁，不完整，前后不一致并且存在勘误。 该项目是Paul Sokolovsky编写并使用OpenSource MIT许可

Pickle Gomoku代理商 复旦大学的五子棋（连续五个）代理人泡菜（DATA130008.01） Pickle基于，这是一种相当强大的搜索算法。 支持协议。 使用Pyinstaller获取exe软件包： pyinstaller . exe pickle_new . py pisqpipe . py utils . py threat_space_search . py - - name pbrain - pickle . exe - - onefile 下载标准界面以开始游戏。