说明：应用背景近年来，已经开发了各种启发式优化方法。许多这些方法的灵感来自于群体行为的性质。本文提出了一种新的优化方法介绍了基于重力和质量相互作用的算法。在建议的算法，搜索代理是一个集合的每个交互的群众基于牛顿引力定律和运动规律。所提出的方法有与一些著名的启发式搜索方法相比。所获得的结果证实所提出的方法在...

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说明：帝王蝶优化算法，一种新的元启发式优化算法！在自然界中，北美洲东部的帝王种群以夏末秋末向南迁徙而闻名，从美国北部和加拿大南部迁徙到墨西哥，覆盖数千英里。通过对帝王蝶迁徙过程的简化和理想化，提出了一种新的自然启发的元启发式算法，称为帝王蝶优化算法（monarch-Butterfly Optimizati...

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说明：利用PSO优化Bp算法， 同时提供了详细地论文，代码仅供参考。

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说明：该案例的功能是使用遗传算法优化BP神经网络，分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和BP神经网络预测三个部分。遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，遗传...

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说明：一种改进型遗传算法。主要利用多种群协同竞争的方法，来提升算法的精度和鲁棒性，避免算法不成熟而导致提前收敛。

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说明：蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。

说明：遗传算法（GA）是通过对自然界中生物的遗传和优胜劣汰的进化过程进行模拟与抽象，进而形成的一种自适应全局随机优化搜索方法。遗传算法只需提供目标函数作为寻优信息，它从某一随机生成的初始群体出发，经过选择、交叉和变异等遗传操作后对个体进行适应度评价，保留适应度较强的个体遗传到子代种群中，经过多次的迭代计算...

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说明：TSP问题是一个典型的组合优化问题，也是一个NP难题，一般很难精确地求出其最优解，因而找出有效的近似解算法具有重要意义。本文针对基本遗传算法在解决TSP问题是所存在的收敛速度慢，容易“早熟”问题，提出了一种改进的交叉算子和基于种群相似度的更新策略。改进的交叉算子是通过先比较两个城市间距离再进行的交换...

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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：蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。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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