菌群优化算法：大自然启发的优化方案

BFO的详细代码已提供，可直接执行，并包含优化函数在Cost中。附带有注释，包括参数解释，便于学习。

这里提供物流分发优化的蚁群算法的Matlab源码，包含四个主要文件夹：可执行程序、算法实现代码、测试数据和算法文档。

在进行优化问题的研究和实现时，蜂群算法（Bee Algorithm）作为一种常见的自然启发式优化算法，已经广泛应用于各种领域。以下是一些与此相关的自然启发算法以及其MATLAB/Python代码资源： 引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm, GSA） 论文：[GSA论文链接] MATLAB代码：[GSA MATLAB代码链接] Python代码：[GSA Python代码链接] 基于生物地理学的优化器（Biogeography-Based Optimization, BBO） 论文：[BBO论文链接] 代码：[BBO代码链接] 差分进化算法（Differential Evolution, DE） 论文：[DE论文链接] 代码：[DE代码链接] 人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC） 论文：[ABC论文链接] 代码：[ABC代码链接] 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO） 论文：[PSO论文链接] 代码：[PSO代码链接] 灰狼优化器（Grey Wolf Optimizer, GWO） 论文：[GWO论文链接] 代码：[GWO代码链接] 其他有用的链接：- [链接1]- [链接2]- [链接3]

蚁群算法在解决功率分配问题中展示了详细的运算结果，为电力系统优化提供了有效方案。

《磷虾群算法：一种生物启发式优化方法》磷虾群算法（Krill Herd Algorithm, KHA）是一种基于生物行为的优化算法，源于南极磷虾的群体行为。这种算法在工程、科学计算、机器学习等领域中广泛应用。在\"Krill herd.rar\"压缩包中，包含了磷虾群算法的原始PDF文章和相关代码实现。磷虾群算法模拟了磷虾在海洋中的集体运动，包括觅食、避敌和保持群体凝聚力等行为，通过数学模型转化为搜索策略。KHA的特点包括群体动态、觅食行为、避敌行为、随机游动和群体凝聚力，这些特性使其在多维度的解空间中表现出优异的性能。文章详细阐述了磷虾群算法的数学模型、算法流程、参数设置和应用案例，代码示例帮助读者理解和实现算法。磷虾群算法能有效解决函数优化、工程设计、调度问题和机器学习模型参数优化等复杂问题。

【优化解决方案】基于正弦余弦算法改进的被囊群优化算法是用于求解单目标优化问题的matlab代码。

利用深度递归神经网络，持续改进元启发式算法推荐系统，提升其性能和效率。

随着技术的进步，蚁群算法在路径规划领域展示出了显著的潜力。其独特的分布式计算方法使其在复杂环境中寻找最优路径时表现出色。

发现论坛中关于VRP方面的资料稀少，以下是本人整理的前人留下的资料，希望对大家有所帮助！