在算法、水黾算法以及群体智能领域，主要致力于解决最优化问题。-ITADN社区

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本研究聚焦于探讨水黾算法与其它群体智能算法在求解复杂最优化问题时的应用效果和机制，旨在推动优化算法理论的发展及其实际应用。水黾算法是2020年最新提出的启发式群体智能优化算法。

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本篇文章探讨了在智能领域中应用广泛的智能优化算法，并详细介绍了通过MATLAB实现的白鲸优化算法。该算法模拟了白鲸的社会行为，用于解决复杂的优化问题。文中结合具体案例，展示了如何使用MATLAB进行高效编程和模型构建，旨在为科研人员和技术开发者提供实用的学习资源和参考实例。白鲸优化算法适合初学者学习。

改进粒子群优化算法以解决约束优化问题

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本研究针对约束优化问题提出了一种改进的粒子群优化算法，旨在增强其搜索效率和解的质量。通过引入新颖机制改善了算法探索与开发能力，有效克服传统方法在处理复杂约束时面临的挑战。求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

群智能优化算法解决TSP问题的Matlab代码合集

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本资源包含多种基于群智能优化算法（如蚁群、粒子群等）求解旅行商问题(TSP)的Matlab实现代码，适合科研与学习参考。本项目基于多种群智能优化算法解决旅行商问题（TSP问题），包括人工蜂群算法、模拟退火算法、帝国竞争算法、蚁群算法、灰狼优化算法以及人工鱼群算法。用户可以根据需求修改城市坐标，代码注释详细且包含多份独立实现的代码集，价格优惠。

01-群体智能优化算法：群体智能与进化计算.docx

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本文档探讨了群体智能及其在进化计算中的应用，介绍了多种基于生物和社会系统原理的优化算法，旨在解决复杂问题。优化问题广泛存在于科学、工程及工业领域之中，在许多情况下涉及复杂的决策变量、目标函数以及约束条件。传统或经典优化技术在处理这些问题时往往遇到挑战，尤其是面对大规模且高度非线性的现实世界难题时显得力不从心。因此，开发高效的计算方法变得至关重要，这些算法需要能够应对各种规模的问题，并提供可靠的结果。受到自然界启发的智能算法为解决此类问题提供了新的视角和工具。这类技术主要应用于计算科学领域中的计算智能（CI），包括模糊系统、神经网络、群体智能以及进化计算等分支。计算智能因其强大的适应性及灵活性，成为处理复杂现实世界难题的有效途径之一。其中，群体智能与进化计算作为该领域的关键组成部分，在优化问题求解方面展现出了显著的优势。本章节将重点介绍各种基于群体和进化的优化算法及其应用。

群体智能优化算法及其应用

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《群体智能优化算法及其应用》一书深入浅出地介绍了多种基于自然界生物行为的优化算法，探讨了这些算法在解决复杂问题中的实际应用案例。这是一本很好的群智能优化算法教程，详细介绍了算法的思想、理论证明分析以及实际应用。

04-蜘蛛猴优化算法（群体智能优化算法）.docx

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本文档介绍了一种创新性的群体智能优化算法——蜘蛛猴优化算法。该算法模拟了蜘蛛猴的社会行为和觅食策略，在解决复杂优化问题中展现出优越性能，为工程设计、机器学习等领域提供了新的解决方案。群居生物的觅食行为一直是优化算法研究的重点领域之一。蜘蛛猴优化（Spider Monkey Optimization, SMO）是一种全局优化方法，灵感来源于蜘蛛猴在觅食过程中展现的裂变融合社会结构（Fission-Fusion social structure）。SMO巧妙地体现了群体智能中的两个核心概念：自组织和分工。作为一种基于群体智能的方法，SMO近年来得到了广泛应用，并被用于解决许多工程领域的优化问题。本部分详细介绍了蜘蛛猴优化算法的工作原理，并通过具体实例帮助理解其运作机制。

Matlab蚁群算法解决VRP问题_蚁群VRP_最短路径优化

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本研究利用MATLAB平台实现蚁群算法，针对车辆路线规划问题（VRP）进行求解与分析，旨在通过模拟蚂蚁觅食行为寻找最优或近似最优的配送路径，从而有效降低物流成本并提高效率。我编写的蚁群算法能够得出结果，并且最终可以找到最短路径。

SSO_SSO算法_智能优化_蜘蛛群_群体算法_源码.zip

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本资源包含SSO（Spider Swarm Optimization）算法的源代码实现，适用于解决复杂优化问题。基于蜘蛛群行为的智能群体算法，有效促进科学计算与工程应用中的优化任务。 SSO算法源码包含智能优化算法及蜘蛛群群体算法的内容。文件格式为.zip。

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在算法、水黾算法以及群体智能领域，主要致力于解决最优化问题。

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