开发了一种新算法，材料生成算法（MGA），并将其应用于优化问题。 材料化学的一些先进和基本方面，特别是化合物的结构和生产新材料时的化学React，被确定为MGA的鼓舞性概念。 主要论文是材料生成算法：一种用于工程问题优化的新型元启发式算法Siamak Talatahari，Mahdi Azizi和Amir H.Gandomi 期刊：流程，2021年
2023-03-26 01:16:42
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沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization, SCSO)算法是一种受自然界沙猫行为而设计的元启发式算法。
本资源仅供学习交流，严禁用于商业用途。
2023-03-21 09:38:14
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元启发式算法，Matlab源代码，蛇优化算法（Snake Optimization，SO）。直接运行main函数即可绘出算法收敛曲线。
2023-03-16 15:22:03
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这个优化器的主要灵感是自然界中飞蛾的导航方法，称为横向定向。 飞蛾在夜间飞行，相对于月亮保持固定角度，这是一种非常有效的长距离直线飞行机制。 然而，这些花哨的昆虫被困在人造光周围的无用/致命的螺旋路径中。 MFO 算法对该行为进行数学建模以执行优化。 这是论文的源代码： S. Mirjalili，Moth-Flame 优化算法：一种新颖的自然启发式启发式范式，基于知识的系统，DOI： http : //dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2015.07.006 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705115002580 ) 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/MFO.html
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2022-11-18 20:42:20
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USE FOR CABLE JOINT TEMPERATURE INVERSION BSED ON IMPROVED SPARROW SEARCH ALGORITHM AND BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK. DATA PREPROCESSING BY DATA DIMENSION REDUCTION ALGORITHM
2022-09-23 19:05:46
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NLNS+VND 元启发式算法：
可以解决以下几类问题：
（基于站的和自由浮动的）自行车共享系统中的静态完全再平衡问题。
（对称）旅行商问题（STSP）
多旅行商问题 (mTSP)
1 商品提货配送旅行商问题（1-PDTSP）
带时间窗的旅行推销员问题 (TSPTW)
容量车辆路径问题 (CVRP)
带时间窗的容量车辆路径问题 (CVRPTW)
2022-06-10 09:06:39
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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。
2022-05-11 14:45:33
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FOX优化算法（FOX）是一种模拟红狐狸狩猎行为的元启发式算法。
红狐狸在雪地优化算法中求解压力容器设计问题.
一种受 FOX 启发的优化算法。（2022）
FOX基于红狐狸的狩猎行为。
这是一种新的元启发式算法，可以应用于解决不同的问题。
FOX实现包括四个matlab文件：
Get_Functions_details.m
初始化.m
FOX.m
main.m
Get_Functions_details.m：包括标准基准函数
初始化.m：它用于初始化红狐狸
的种群FOX：包括探索和开发方程。
在FOX目标函数中被调用，它在main Get_Functions_details.m
里面.m文件用于运行FOX算法
它是如何工作的：
你只需要运行main.m使用matlab软件
，那么你可以通过运行主文件FOX运行30次（每次包括500次迭代）来查看结果
。
结果打印 30 best_Score，然后显示其中
所有文件必须位于同一目录中的平均值。
2022-05-11 09:04:31
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WAO水优化算法的源代码：一种解决优化问题的新型元启发式算法(matlab)
2022-05-11 09:04:12
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Ant Lion Optimizer (ALO) 模仿自然界中蚁狮的狩猎机制。 狩猎猎物的五个主要步骤得以实现，例如随机行走蚂蚁，筑筑陷阱，将蚂蚁困在陷阱中，捕捉猎物和重建陷阱。 这是论文的源代码： Seyedali Mirjalili，The Ant Lion Optimizer，工程软件进展，第 83 卷，2015 年 5 月，第 80-98 页，ISSN 0965-9978， http: //dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.01.010。 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965997815000113 ) 更多信息请见： http : //www.alimirjalili.com/ALO.html
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2022-03-18 17:30:00
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