说明：蛙跳算法程序，蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。蛙跳算法的思想是：在一片湿地中生活着一群青蛙。湿地内离散的分布着许多石头，青蛙通过寻找不同的石头进行跳跃去找到食物较多的地方。每只青蛙个体之间通过文化的交流实现信息的交换。每只青蛙都具有自己的文...

说明：用遗传算法为 BP 神经网络优化权值，使网络具有快速学习网络权重的能力，并且能够摆脱局部极小点的困扰。遗传算法的全局搜索能力来弥补BP算法全局搜索能力不足，实例证明，这种预测模型比BP网络预测模型具有更高的精度。

BP神经网络 神经网络预测 遗传-神经网络 遗传算法 matlab

说明：免疫遗传算法用于搜索全局最优解，经验证具有很好的效率和收敛性

免疫算法 鍏嶇柅-matlab tsp-ga 免疫 免疫遗传

说明：提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法。该算法模拟杂草 克隆、占地生长与繁殖的自然行为，具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点，算法简单而有效，具有准确的全局搜索能力。结合罚函数方法将提出的算法 应用于求解工程设计优化问题,实验结果及比较表明提出的算法获得了更优的结果，同时也显示了它在求...

杂草 算法函数优化 杂草优化算法 入侵杂草算法 杂草算法

说明：基于云模型雾化算法的实现。该程序实现了雾化算法在全局范围内的最优搜索（二维，十维，三十维）。

云模型全局 云模型 aerosol 雾化 CBEA_B1

说明：对于一个经典的TSP问题而言，遗传算法能有效、迅速的解决并得到最优解。通过选择、交叉、变异等仿生学相关的算子，能有效的实现全局搜索，并能有效避免陷入局部最优解

算法 tsp 遗传 问题 解决

说明：适合学习多目标优化算法的好例子，完美运行，粒子群算法 多目标优化是在现实各个领域中都普遍存在的问题，每个目标不可能都同时达到最优，必须各有权重。但是，究竟要怎样分配这样的权重，这已经成为人们研究的热点问题。同时，根据生物进化论发展起来的遗传算法，也得到了人们的关注。将这两者结合起来，能够利...

说明：为了平衡粒子群算法的全局搜索能力和局部改良能力，还可采用非线性的动态惯性权重公式。

SAPSO 非线性 动态惯性 权重公式

说明：一种新兴的群智能优化算法，磷虾群优化算法，用于解决不同的优化问题，具有较强的全局搜索能力。

优化 智能优化 优化算法 群智能 磷虾群

说明：针对故障诊断过程中冗余征兆问题，利用遗传算法的全局搜索能力，结合粗糙集知识编写了属性约简程序，并在matlab的环境下运行，可获得多种最小约简方案，领域专家可根据测量的难度和代价选择最小约简，删除冗余征兆，提取规则。

matlab 粗糙 代码