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...

说明：精心整理的关于2017美赛E题五个问题的文献

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

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：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：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： 粒子群算法(PSO)属于群智能算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。假设区域里就只有一块食物（即通常优化问题中所讲的最优解），鸟群的任务是找到这个食物源。鸟群在整个搜寻的过程中，通过相互传递各自的信息，让其他的鸟知道自己的位置，通过这样的协作，来判断自己找到的是不是最优解，同时也将最优解的信息...

说明：基于matlab语言编写的解决TSP问题的源代码，所用的智能算法是蚁群优化算法，可以生成路线图，能直观的看到生成的路线图以及最优化结果

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说明：洗牌的飞跃青蛙算法 （样图） 是新自然启发智能算法利用整个的更新和评价战略解决方案。求解多维函数优化问题，这一战略将会恶化的收敛速度和算法由于维度之间的干涉现象的解决方案的质量。为了克服这方面的不足，提出了基于样图的维度的维度改进。拟议的战略结合到其他维度值更新后的值的一维将贪婪地接受新的解决方案，...

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说明： 人工鱼群算法是李晓磊博士于2002 年在其博士论文中提出的一种人工智能算法，该算法基于动物行为的自治体寻优模式，通过模拟鱼群的觅食和生存活动来实现在空间中寻求全局最优的一种优化算法，拥有较强的鲁棒性与并行分布处理能力等优点。

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