说明：2018年IEEE进化计算大会（CEC）提出的全局优化问题的新的启发式算法。 土狼优化算法（COA）是由Juliano Pierezan和Leandro dos Santos Coelho（2018）提出的用于全局优化的自然启发的元启发式算法，包含完整matlab代码。不同于灰狼算法，COA算法并没...

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说明：资源描述随着科学技术和经济的发展，许多科学研究领域和工程应用都涉及到了一些组合优化问题，这些问题中很多都是NP问题，因此对此类问题的研究具有非常重要的理论意义和广泛的应用背景，这些问题的研究成果对科技以及经济的发展有着重大的推动作用。  由于在实际工程应用中的很多情况下，使用有限的时间、人力和物力得...

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说明：应用背景本代码提出了一种混合聚类算法，通过应用K-均值和遗传算法（遗传算法）。关键技术在人工智能领域，遗传算法是一种模拟自然选择过程的启发式搜索算法。这种启发式（有时也称为一个元启发式）是经常用来产生有用的解决方案，优化和搜索问题。

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说明：蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。在整个觅食过程中蚂蚁散播信息素，蚂蚁通过感知到的信息素多少，来决定所要选择的下一个栅格。蚁群算法的核心部分在于模拟了蚁群的转移概率选择行为，通过使用信息素和启发式函数值进行转移概率计算。粒子群算法可以用于机器人运动轨迹规划，求得最短路径。

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说明：蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型，基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题

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说明：蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。

说明：在人工智能领域，遗传算法 （GA） 是搜索的启发式算法，模仿自然选择的过程。这种试探法 （有时也称为超启发式） 经常用于生成有用的解决方案，优化和搜索问题。[1] 遗传算法属于进化算法 （EA） 生成使用技术灵感来自自然的演变，如继承、 交叉、 变异、 选择、 优化问题的解决办法的大类。下面是代码为...

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说明：应用背景我们考虑选择一组钾的问题传感器测量，从一组可能的或潜在的传感器测量，最大限度地减少了误差，在估计一些参数，使用凸优化关键技术我们描述基于凸优化的启发式近似求解这个问题。我们的启发式给出了一个子集的选择，以及一个可以实现的最佳性能的约束传感器测量的选择

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说明：蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型，基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题。

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说明：用matlab实现新的启发式算法—蝙蝠算法，用于生产优化问题

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