混合灰狼优化的改进算法

基于神经网络的混合优化算法研究，关于蚁群算法等神经网络算法

为了克服免疫算法在优化高维多峰函数时存在的早熟收敛问题,提出一种高效的混合免疫进化算法.动态克隆扩张、基于学习机制的超变异和多母体交叉是该算法的主要特点.同时,提出了一种算法性能评价准则,以比较不同算

本文介绍混合SSADMO算法和侏儒猫鼬优化算法在机械臂时间最优轨迹规划中的应用，探讨如何将两种算法进行优化结合，提高规划效率和精度。同时，结合工业机器人的实际应用场景，分析其轨迹规划的要求和挑战。最后

本文提出了一种混合蚁群算法（HACO）。 它融合了蚂蚁系统（AS）和蚁群系统（ACS）解决优化问题的优势。 HACO算法的主要重点和核心是基于兼并AS / ACO和最大/最小蚂蚁系统（MMAS）的优势

快速排序的C实现，使用了部分代码优化技巧，同时为防止内存泄露使用assert函数，并且对预排序的数个数由用户指定，同时可以统计运行时间。

采用优化算法：灰狼算法求解线性规划问题，通过灵活调整参数和优化算法的迭代次数，可以得到准确的解或者非常接近最优解。该程序适合初学者学习和了解优化算法的原理和具体实现方式，同时代码中有详细的注释，方便学

本程序应用灰狼算法优化SVR实现预测功能

具有维护活动的混合Flowshop调度问题的混合粒子群优化算法。

用蚁群算法进行函数优化时，存在收敛速度慢且易于陷入局部最优解的问题。针对这一现状，提出了一种微粒群和蚂蚁算法相结合的混合连续优化算法，该算法引入微粒群优化操作进行全局搜索牵引，采用网格法进行细密度的蚂

改进的增强拉格朗日函数,带有改进的灰太狼优化算法,用于约束优化问题