Python，灰狼优化算法，有图片输出，对测试函数进行最小值优化

为了进一步提高多模态函数寻优的效率, 提出一种融合Powell 搜索法的粒子群优化算法. 将PSO 算法的全
局搜索能力与Powell 法的强局部寻优能力有机地结合起来, 在保证求解速度, 尽可能找到全部极值点的同时提高了
解的精确性. 由于该算法只利用了函数值信息而不需要计算导数, 是求解可微和不可微多模态函数优化问题的通用
方法. 仿真实验表明了新混合算法的有效性.

设的0积分，嗯应该是能直接下吧 粒子群优化算法（PSO）和综合粒子群优化算法（CLPSO）MATLAB代码。

高维多目标优化问题一般指目标个数为4个 或以上时的多目标优化问题.由于种群中非支配解数量随着目标数量的增加而急剧增多,导致进化算法的进化压力严重降低,求解效率低.针对该问题,提出一种基于粒子群的高维多目标问题求解方法,在目标空间中引入一系列的参考点,根据参考点筛选出能兼顾多样性和收敛性的非支配解作为粒子的全局最优,以增大选择压力.同时,提出了基于参考点的外部档案维护策略,以保持最后所得解集的多样性.在标准测试函数DTLZ2上的仿真结果表明,所提方法在求解高维多目标问题时能够得到收敛性和分布性都较好的解集.

在过去的十多年，粒子群算法对多目标优化问题的应用研究取得了较大的进展。本文首先描述多目标粒子群优化算法（MOPSO）的基本流程，然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO的研究进展，最后对该算法未来的研究进行了分析和展望。

每只蚂蚁都从一个初始为空的解决方案开始，当前的部分解决方案将通过选择一个具有以下规则的可行解决方案组件来扩展： 更喜欢等待时间短的客户（等待=离开时间窗口-到达时间），因为我们不希望客户等待很长时间 偏好时间窗宽度小的客户（宽度=右时间窗-左时间窗） 如果随机值[\tau_{ij}]^\alpha [\eta_{ij}]^\beta [1/width_j]^\gamma [1/wait_j]^\delta$​​ 否则，使用轮盘赌选择和 选择下一个点​​​​ 参数​​确定相应组件的影响。 ​ , 信息素 ​ ，启发式信息，等于距离的倒数 ​ ，一个随机值 , 一个常数、 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

用法 graph = YAML.load_file('test_data/test1.yml') colony = AntColony::Colony.new(graph, beta: 0.8, alpha: 0.7, pop: 200, ph: 0.3, q: 5) colony.solve colony.find_path 1 # path from point 1 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

概述 我最喜欢的用 Clojure 编写的元启发式优化算法，用于试验该语言的并发特性。

粒子群优化（PSO）是一种自然启发的启发式优化方法。在 PSO 中，存在粒子，每个粒子都是一个候选解，搜索解空间以找到给定函数的最优点。每个粒子都有一个位置和一个速度矢量，通过更新速度矢量来寻找更好的位置。速度更新规则的灵感来自于鸟群的行为，并受益于粒子自身的最佳位置和全局最佳粒子的位置。 该项目包含 Julia 中粒子群优化的实现。该 repo 使用 MPI 提供串行和并行实现。该项目还提供了一个接口，用于在 Knet 的帮助下使用 PSO 训练神经网络。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

Lua的粒子群优化库_lua_代码_下载