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一种蜉蝣优化算法

版本2.6

通过 康斯坦蒂诺斯泽沃达基斯酒店

全局优化的蜉蝣算法

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版本1.0.6

通过 朱利亚诺·皮雷赞

2018年IEEE进化计算大会（CEC）提出了一种新的全局优化问题元启发式算法

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Dingo优化算法（DOA）

版本1.0.2

通过 赫尔南Peraza

针对优化问题，提出了一种新的仿生算法，即Dingo优化算法。

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萤火虫群优化（FSO）算法

版本1.0.1

通过 文卡塔拉曼·穆希亚·纳卡拉扬

无线光通信的算法

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YPEA

版本1.1.0.4

通过 雅皮兹

Yarpiz进化算法工具箱(YPEA)是一个使用进化算法和元启发式来解决优化问题的工具箱。

工具箱

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多目标蜉蝣优化算法

版本1.0.0

通过 康斯坦蒂诺斯泽沃达基斯酒店

多目标优化的Mayfly算法

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贪婪的非层次灰狼优化器(G-NHGWO)

版本1.0.0

通过 易卜拉欣·阿克巴里

在2021年的一篇论文中介绍了灰狼优化器（GWO）的改进版本

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SHAMODE / SHAMODE-WO,

版本1.0.2

通过 Natee Panagant

基于成功历史的自适应多目标差分进化(SHAMODE)和Whale优化混合版本(SHAMODE- wo)

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带电粒子优化（ECPO）

版本1.0.0

通过 豪森

带电粒子优化及其在圆形天线阵优化设计中的应用

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声纳激励优化（SIO）-广义版本

版本3.0.0.0

通过 亚历山德罗斯·萨内托斯

这是自然启发算法的广义版本，称为声纳启发优化

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元启发式投资组合优化模型

版本1.1.2.0

通过 G A Vijayalakshmi Pai博士

MATLAB演示讨论于：G A V Pai，“投资组合优化的元启发式”，Wiley ISTE，2018年。

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粒子群算法(PSO)

版本1.0.0

通过 豪森

粒子群优化算法

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Henry气溶优化(HGSO)

版本1.0.0

通过 Essam H Houssein教授

Henry气体溶解度优化：一种基于物理的新算法http://www.alimirjalili.com/sourcecodes/HGSO.rar

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用于工程设计优化的混沌GSA

版本1.0.1

通过 Sajad艾哈迈德,而

利用混沌引力搜索算法(CGSA)求解了三个机械工程设计问题。

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神经网络算法（NNA）

版本1.0.1

通过 阿里·萨多拉

这段代码是用于解决无约束连续优化问题的元启发式神经网络算法（NNA）的源代码。

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约束优化的神经网络算法

版本1.0.1

通过 阿里·萨多拉

此代码是用于解决约束连续优化问题的元启发式神经网络算法（NNA）的源代码。

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灰狼优化器（GWO）

版本1.6

通过 Seyedali Mirjalili

GWO是一种新的全局优化元启发式算法

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具有6个新传递函数的增强型二元粒子群优化（BPSO）

版本1.2

通过 Seyedali Mirjalili

基于v型传递函数的改进二进制粒子群优化算法

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二元混合粒子群算法和重力搜索算法(BPSOGSA)

版本1.0

通过 Seyedali Mirjalili

二进制版本的BPSOGSA算法

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二进制Bat算法

版本1.5.0.0

通过 Seyedali Mirjalili

BBA是用于优化二进制问题的Bat算法的二进制版本。

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改进的混沌电磁场优化（ICEFO）

版本1.0.0

通过 豪森

一种改进的优化算法

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利用PSOGSA改进前馈神经网络

版本1.0.0.0

通过 Seyedali Mirjalili

该程序是一个改进的前馈神经网络，使用一种称为PSOGSA的混合算法。

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基于入侵杂草方法的元启发式方法

2.0.0版本

通过 埃里克

基于入侵杂草优化和估计分布算法的混合元启发式方法

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混合灰狼优化器-元启发式工具箱

通过 朱利安马罗特

主要贡献是混合灰狼优化器。在此工具箱中，将MixedWO与其他元启发式优化算法进行了比较。

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MATLAB中粒子群优化（PSO）的视频教程

版本1.0.0.0

通过 雅皮兹

在本视频教程中，详细讨论了粒子群算法在MATLAB中的实现。

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磷虾群算法

版本1.1.0.0

通过 阿米尔

全局优化的磷虾群算法的源代码

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集群环境下拖拉机-挂车轨迹优化规范

版本9.5.0.0

通过 李白

非常精确的牵引拖车车辆轨迹优化程序

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基于非晶格模型的蛋白质结构优化的ABC和IF-ABC算法代码

版本9.0.0.0

通过 李白

可以直接运行的Matlab代码，

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自私的羊群优化器(SHO)

版本1.0.0.0

通过 埃里克

自私群体优化器（SHO）是一种元启发式算法

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原子势匹配：一种基于边缘特征的进化目标识别方法

版本9.9.0.0

通过 李白

一种新的能够识别多个右目标的形状匹配方法

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蝙蝠算法(演示)

版本1.0.0.0

通过 杨新社

这是Bat算法的演示，由杨新社（2010）开发。

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电磁场优化:一种物理启发的元启发式优化算法

版本1.1.0.0

通过 侯赛因abedinpourshotorban

电磁场优化（EFO）是一种受物理启发的元启发式优化算法

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