WWO

说明：  采用蚁群算法对BP神经网络进行优化，并结合实例进行应用验证。(The ant colony algorithm is used to optimize the BP neural network, and an example is used to validate it.)

说明：  阿里天池最后一公里所采用的数据集： 网点数据集、配送点、商户、快递信息、配送路径表、配送人员(Data sets adopted for the last kilometer of alitanchi: Network data set, distribution points, merchants, express delivery information, distribution path table, distribution personnel)

能实现原生BBO算法，以及与其他进化算法进行对比(The native BBO algorithm can be implemented and compared with other evolutionary algorithms)

说明：  基于子区域的粒子群优化算法研究，粒子群算法是进化算法的一种，多用于路径规划等问题(Subregion-based Particle Swarm Optimization)

matlab实现蚁狮优化(ALO)算法，用于最优化计算(Matlab implements ant lion optimization (ALO) algorithm for optimization calculation)

说明：  基于多样本和遗忘能力的扩展粒子群算法，关于粒子群改进的代码，提供给大家学习。(An expanded particle swarm optimization based on multi-exemplar and forgetting ability)

说明：  一个实现多目标进化计算的数据集，用来测试不同的真实pareto前沿(A data set for multi-objective evolutionary computation to test different real Pareto Frontiers)

说明：  粒子群算法的寻优机制，另附十余个测试函数。主程序为test_basic(Particle Optimization Algorithm)

说明：  CEC2017前几名的MATLAB算法实现 有EBOwithCMAR; jSO; LSHADE_SPACMA; LSHADE-cnEpSin 各种参数都可以调整，包括种群数量、F因子、变异率、交叉率等(The realization of MATLAB algorithm for the top few of cec217. There are ebowithcmar; JSO; lshade_spacma; lshade cnepsin. Various parameters can be adjusted, including population number, F factor, mutation rate, crossover rate, etc.)

这是MATLAB中最新的优化工具箱，它利用最近提出的7种算法来优化您的问题。 此工具箱中提供的算法包括： 灰狼优化器（GWO），蚂蚁狮子优化器（ALO），多功能优化器（MVO），蜻蜓算法（DA），蛾火焰算法（MFO），正弦余弦算法（SCA）和鲸鱼优化算法（WOA） 。(This is the latest optimization toolbox in MATLAB, which optimizes your problem using seven algorithms recently proposed. The algorithms provided in this toolbox include: GWO, ALO, MVO, DA, MFO, SCA and WOA.)