▍1. ALO
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)
更多选项
▍2. minmin算法
说明： minmin算法，适用于任务调度，可以与GA以及PSO等进行比较，是最基础的算法。(Minmin algorithm is suitable for task scheduling.)
▍3. minmin
minmin算法，适用于任务调度，可以与GA以及PSO等进行比较，是最基础的算法。(Minmin algorithm is suitable for task scheduling.)
▍5. PSO粒子群5种改进算法实例源码
说明： 用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法(Five PSO improved algorithms with test functions written in MATLAB)
▍6. matlab实现人工蜂群优化(ABC)算法
说明： matlab实现人工蜂群优化(ABC)算法，用于最优化计算(MATLAB realizes artificial bee colony optimization (ABC) algorithm for optimization calculation)
▍10. NSGAⅡ
说明： 多目标优化算法NSGAⅡ的matlab仿真结果实现。(The multi-objective optimization algorithm NSGA II is realized by MATLAB simulation.)
▍11. 混沌tent映射tent分叉程序
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)
▍12. myAntBp
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.)
▍13. myAntBp
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.)
▍14. 萤火虫算法算例
多个萤火虫算法基础算例，为萤火虫算法通用算例(benchmark problem for firefly algorithm)
▍15. MODA多目标蜻蜓算法
说明： 用蜻蜓算法求解多目标优化问题，可以运行，完整代码(Using Dragonfly algorithm to solve multi-objective optimization problems, it can run, complete code)
▍16. DeMat
说明： 差分进化原始算法，有多个案例用于理解和运用(The original differential evolution algorithm has many cases for understanding and application)
▍17. 标准PSO算法以及典型测试函数matlab程序
标准的PSO算法以及几个典型测试函数的matlab源程序，资料可供大家参考(Standard PSO algorithm and several typical test functions of Matlab source code, information for your reference.)
▍20. 混合蚁群优化算法(HBACA)
说明： 蚁群算法的改进，提出四个种类的蚂蚁选择城市的四种不同方式，(The improvement of ant colony algorithm proposes four different ways for four kinds of ants to select cities,)
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