该资源是最新2022年差分进化算法处理单目标优化的文章代码还原，内包含测试集CEC2005/CEC2013/CEC2017/标准测试集，其都可以采用该算法优化

BAS: Beetle Antennae Search Algorithm for Optimization Problems。 论文英文原文。

研究表明，圈养的麻雀存在两种不同类型：发现者和加入者。发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险，进而飞到其它的安全区域进行觅食。这样的麻雀被称为警觉者。 麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性进行迭代寻优的优化算法。 本资源包含以下三部分内容： 1.麻雀搜索算法的基本原理（两篇参考文献），非常适合用来学习。 2.麻雀搜索算法的matlab代码，注释详细，结构清晰。 3.五个群智能优化算法常用的测试函数。

L-SHADE算法，附带CEC17测试集，如需要论文可以留言。

高校排课工作作为教学管理中一个很重要的环节，影响因素较多，是一种典型的组合优化问题。群体智能算法的研究发展，为自动排课问题解决提供了可能。通过分析研究高校排课过程，选用遗传算法设计在线排课系统，并基于PHP+MYSQL平台，利用ThinkPHP框架实现高校在线排课系统。系统经过测试，取得良好效果。有效解决了排课问题。减轻了教务管理人员工作压力，提升了教学服务质量。为相关研究提供一定的借鉴。

2015年提出，注解详细，可以进行改进，又可以用于参数选择。 混洗蛙跳算法[(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)，以其模型简单，寻优速度快等优点得到学者的广泛关注。Elbeltagi等[通过实验表明SFLA在求解某些连续和离散优化问题时的成功率和寻优速度优于遗传算法、模因算法和蚁群算法；Babak等[利用SFLA改进K均值聚类方法，实验结果表明其优于遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等聚类算法。

无线传感器网络中一种高精度定位算法 - 智能与网络化系统研究所.doc

随着社会的发展和文明的进步，人类对车辆智能化水平、便捷性和安全性的要求越来越高，针对停车场车位少、停车难的问题，在A*算法的基础上，增加了时间因素，将等待时间加入启发函数，综合路径距离和等待时间两个因素进而规划出入库和出库任务的最佳路径，设计了三维A*智能泊车算法，在结构化环境下，根据给定的停车场地图，预留出最优车位，规划出多辆同时工作的自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）最优路径，安排AGV运载车辆到指定车位或完成出库过程，尽量减少客户在停车和取车中的等待时间，并使总成本最小，呈现真正"互联网化"的智能停车体验.

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针对狼群算法求解复杂函数时容易陷入局部极值、计算耗费大、学习能力差等局限性, 提出一种狼群智能算法. 首先, 通过构建智能猎杀行为提高算法自适应学习能力, 降低算法的计算耗费, 构建双高斯函数更新法以增强算法全局搜索能力; 然后, 运用马尔科夫过程证明狼群智能算法的收敛性; 最后, 对多种典型测试函数进行仿真实验并与多种智能算法进行对比分析. 实验结果表明, 所提出算法具有全局收敛性强、计算耗费低、寻优精度高等优势.