移动机器人仿生SLAM算法研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

飞行昆虫视觉导航的仿生算法，刘毅，刘建国， 果蝇，蜜蜂等飞行昆虫具有简单小巧的大脑结构，这种能帮助它们完成稳定着陆，导航至食物源，障碍物回避，飞行姿态控制等操作的�

这是受自然启发的算法，鸟群算法（BSA）的演示。 与大多数元启发式算法不同，BSA 中的不同个体可能有不同的搜索策略。 从这个意义上说，BSA 是一种与生俱来的多群算法，并且可能会显示出其优于其他一些元启发式算法的优势。

入侵杂草算法的matlab实现代码，模拟自然界农田中杂草的正态扩散过程，实现最优化，与遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法属于相同分类。

文件包含2021年群智能优化算法的变色龙群算法，参考文献为：Braik Malik Shehadeh. Chameleon Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for solving engineering design problems[J]. Expert Systems With Applications, 2021, 174。适合机器学习、优化计算以及算法设计的研究者使用。

《群体智能与仿生计算》是2012年电子工业出版社出版的图书，作者是杨淑莹、张桦。本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，也可供相关工程技术人员参考。全书共分为12章，内容包括进化计算、人工免疫算法、Memetic算法、粒子群算法、混合蛙跳算法、猫群算法、细菌觅食算法、人工鱼群算法、蚁群算法、蜂群算法、量子遗传算法等。其中，进化计算内容包括进化计算、遗传算法、进化规划算法、进化策略算法、差分进化算法；人工免疫算法内容包括人工免疫算法概述、免疫遗传算法、免疫规划算法、免疫策略算法、基于动态疫苗提取的免疫遗传算法、免疫克隆选择算法；量子计算内容包括量子计算、量子进化算法和量子遗传算法。