《智能优化方法》汪定伟

说明：  蚁群算法求解TSP问题程序,代码简单明了，易于理解。(Ant colony algorithm for TSP)

说明：  构建基于改进灰狼优化算法的神经网络数据预测模型(IGWO-BPNN)，目的在于用改进的灰狼优化算法优化神经网络模型，利用神经网络的反向传播优势，改善神经网络算法易于陷入局部最小值的缺陷，提高神经网络模型的预测精度。(The grey wolf algorithm (GWO), which is inspired by the predatory behavior of the gray wolf group, is a new group intelligent optimization algorithm that imitates the leadership of gray wolf population and hunting mechanism in nature)

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：  能够规划三维环境下的最优路径，能够满足多约束条件的目标规划(optimal path planning in three-dimensional enviroment)

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)

标准萤火虫算法,程序运行稳定，可以自测！！！！！！！(Standard firefly algorithm, the program runs stably and can be self-tested! ! ! ! ! ! !)

蚁群算法的一个函数寻优案例 带约束条件 可运行出来(A function optimization case of ant colony algorithm with constraints can be run out)

matlab环境下的遗传算法工具包，可直接调用(Genetic algorithm toolkit)

说明：  新型的智能优化算法，水波优化算法，在基准函数CEC2014上比PSO，BBO，HS等表现要好。(A New Intelligent Optimum Algorithms, Water Wave Optimum Algorithms)

说明：  基于精英变异算法的电动汽车充电优化策略以及结果的可视化(EV charging optimization strategy based on elite mutation algorithm and the visualization of results)