说明：应用背景在电脑里科学，粒子群优化（粒子群算法）是一种计算方法，通过反复地尝试提高候选人的问题来优化问题关于一个给定的解决方案质量测量。粒子群优化算法的一个问题，有一个人口的候选人解决方案，在这里被称为粒子，并根据简单的数学公式在粒子的位置和速度移动这些粒子周围的搜索空间。每个粒子的运动受其局部的影响...

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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：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：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：粒子群算法在处理优化问题时，具有收敛速度快，运行效率高的特点。是近些年来使用的比较广泛的一种智能启发式算法。将细菌觅食算法与粒子群算法相结合，发挥两者的优点，是算法的收敛性得到了极好的改善。

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说明：详细描述了蝙蝠算法的原理，有几篇文档资料。还有蝙蝠算法源码

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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：这种算法是用粒子群优化算法 algorithm.this 算法的分类是一种启发式算法。它可以将分类数据集太好了。

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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：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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