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：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：应用背景和声搜索算法（HS）是相对最近的元启发式算法，优化 ；方法的灵感来自音乐的即兴创作过程中的自然现象。关键技术尽管它的成功，和声搜索算法的主要缺点是包含在其趋势 ；过早收敛由于其贪婪的选择方法。这可能 ；使和声搜索算法陷入局部最优解，而 ；由于搜索空间的有限的探索。大洪水算法 ；是一种局部搜索...

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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：应用背景粒子群优化算法是一种受启发的进化计算技术鸟群行为。PSO算法是首先由甘乃迪和Eberhart（1995）；连续非线性函数的优化。该算法的基本原理方法依赖于研究社会生物的运动进行了模拟电脑（李维斯，1983；雷诺兹，1987；赫普纳&；Grenander，1990）。粒子群优化算法的研究算法在...

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说明：禁忌搜索（Tabu search）是由Fred W.Glover于1986年[1]提出并于1989年正式提出的一种元启发式搜索方法

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说明：改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用 蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是两种典型的群体智能算法。由于算法的高效性和易实现性，因此 成为了众学者的研究焦点。目前，这两种算法已被应...

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说明：遗传算法  生物的进化是一个奇妙的优化过程，它通过选择淘汰，突然变异，基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种。遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法。  遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的；而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年，这一开创...

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说明：布谷鸟优化算法是对参数进行优化的算法，为元启发式算法的一种。

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