说明：人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解。对原始算法的改进。
蜂群-ABC 蜂群 蜂群-改进 matlab 于群、
说明：生物地理学优化算法代码，用与求解测试函数，内含对比算法PSO，GA，等多种算法代码。
生物地理 BBO pso测试 测试函数对比 bbo-算法
说明：使用matlab语言编程的人工蚁群算法对测试函数进行测试。
蚁群算法-函数 蚁群测试函数 人工蚁群算法 蚁群算法 蚁群算法-测试
说明：该资源包含了多种粒子群算法的代码，标准的粒子群算法以及改进的粒子群算法的代码，并且将改进的粒子群算法（社会粒子群算法）应用在无线传感器网络的覆盖的优化问题中，这里有针对不同的感知模型，不同的节点覆盖度进行了仿真实验的代码。从而可以看出社会粒子群算法在优化中比标准的粒子群算法效果更好。
粒子群算法 无线传感器 网络覆盖
说明：一阶布谷鸟搜素算法，该算法是CS的改进版本，在收敛性能方面有较大改善。
布谷鸟算法 CS改进 改进布谷鸟 改进---布谷鸟 布谷鸟--改进
说明：求解系统中的各类混沌图，李亚普诺指数频谱图，分岔图
分岔图 混沌-频谱 混沌分岔图 混沌-分岔图 混沌工具箱
