说明：萤火虫算法。。初级的。。供大家学习参考。。英国剑桥大学X.S. Yang博士对萤火虫的发光行为进行抽象，于2007年提出了萤火虫算法，该算法是一种新的元启发式群智能算法。

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说明：QoS组播路由是网络路由优化和计算智能领域研究的热点，这里的QoS约束包含常见的时延、时延抖动、带宽、丢包率，优化目标是组播树的费用最小化，该问题已被证明是NP完全问题，常规算法通常难以达到理想效果。蚁群算法凭借其独特的启发式规则和分布式特性，在QoS组播路由问题上取得成功应用。

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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：蚁群聚类算法及其源码。是蚁群算法跟聚类算法的结合，启发式搜索社团结构。

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说明：粒子群优化算法是一种进化优化技术，源于对鸟群扑食的行为，是一种基于迭代的优化工具。这种算法具有很好的收敛性，作为一种启发式智能算法，在优化中得到了广泛的使用。此文件提供了基于灰色理论的粒子群算法。

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说明：蝙蝠算法( BA) 是 Yang 教授于 2010 年基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法是一种基于迭代的优化技术,初始化为一组随机解,然后 通过迭代搜寻最优解,且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解,加强了局部搜索。与其他算法相比,BA 在准确性和有...

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说明：一种遗传算法 经典资源受限工程调度问题

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：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：在日益复杂的现实问题促使计算机科学家寻找efficientproblem解决方法。基于进化计算和群intelligenceare自然启发的解决方案技术的优秀实例的启发式。受社会蜘蛛的启发，我们提出了一种新的社会蜘蛛算法来解决全局优化问题。该算法主要是基于社会性蜘蛛的捕食策略，利用振动对蜘蛛网来确定猎...