说明：基本的人工蜂群算法，通过多个优化函数测试，在非限制性问题的函数优化问题上，人工蜂群算法比常见的启发式算法具有更优越的性能。人工蜂群算法简单易于实现可以提高处理问题的有效性。算法使用较少的参数控制，鲁棒性强。

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说明：突出对象检测已经吸引了很大的兴趣，和最近设计了各种启发式的计算模型。在本文中，我们认为，凸极地图计算作为回归问题。我们的方法，方法基于多级图像分割方法，使用监督的学习方法的区域特征向量映射到一个显著性分数，和最后熔断器显著性分数的多个级别，收益率显著图。

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说明：模拟退火（SA）是一个通用的概率启发式用于在大的搜索空间定位的良好近似于给定功能的全局最优的全局优化问题。它经常被用来在搜索空间是离散的（例如，那次访问给定城市的所有旅游）。对于某些问题，模拟退火可能比穷举更有效 - 只要该目标仅仅是找到一种可接受的良好的解决方案中的固定时间量，而不是最佳的解决方案...

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说明：这是使用差分进化算法求解经济调度问题的MATLAB代码。  差分进化（DE）是启发式算法优化的工具。从本质上讲，它是一种思想的贪婪与品质保障的基础上，实数编码遗传算法。与遗传算法，差分进化算法包含了变异和交叉操作，但它比遗传算法好得多。

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说明：应用背景由于需要正确的疾病分析，先生，图像分割，直到现在仍然是一个具有挑战性的问题，特别是在随机噪声的存在。 ；一个新的元启发式算法的脑部MR图像分割， ；为改进蛙跳算法 ；（MSFLA），基于混合蛙跳 技术；蛙跳算法（SFLA）提出。关键技术图像分割在医学图像的理解和解释中起着非常重要的作用。它使...

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说明：该代码实现在指纹图像中快速检测所有奇异点。使用的方法是行走算法，即在指纹方向场上任意选择一个点，沿着该点的启发式方向（设计出来的，为该点方向的函数）可快速走到奇异点的位置。该算法简单易实现。

说明：粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究，最初由Kennedy和Eberhart提出，是一种通用的启发式搜索技术。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。PSO 算法利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题

说明：D2D（Device to Device）资源分配Matlab程序，启发式算法，最优化算法，随机算法进行比较，仿真

说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：应用背景将蚁群算法应用于图像分割领域, 提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与 该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率, 进行两处改进, 第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近, 可取一图像灰度梯度阈值来实现, 第二将信息激素强度和启发式引导函数...

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