进化策略（Evolution Strategies, ES）是一种启发式算法，旨在模仿自然选择的过程来解决复杂的优化问题，尤其在没有显式解、或搜索空间巨大的情况下表现良好。基于自然界的进化原理，进化策略通过突变、选择等遗传算子迭代生成解，并最终寻求全局最优解。 进化策略通常基于两个核心机制：突变和选择。突变是对当前解进行随机扰动，而选择则用于保留适应度更高的个体。本文详细介绍了 (μ,λ)-ES

Leslie模型是一种用于离散时间的生物种群增长模型，经常用于描述年龄结构对种群增长的影响。在1945年，人口生态学家Patrick H. Leslie（莱斯利）为了研究具有离散年龄结构的种群，特别是对于有不同年龄阶段的生物，如昆虫、鱼类、鸟类等，提出了Leslie模型。 Leslie模型的基本思想是，将种群划分为不同年龄阶段（类别），然后根据不同年龄阶段的生存率和繁殖率来预测未来的种群变化。模

在智能算法的编码场景中,很多时候是需要用求和为一定的编码的, 比如分配问题, 配送问题等, 下面给出具体程序代码: clc;close all;clear all;warning off;%清除变量 rand('seed', 100); randn('seed', 100); format long g; N=5; % 设定优化问题维数 lb=0*ones(1,N);% 自变量上限 ub=1

1. 概述 ​​​​​​​       引力搜索算法（GSA）是由 E. Rashedi 提出的，用于解决优化问题，特别是非线性问题，它遵循牛顿的万有引力定律原理。 在所提议的算法中，粒子被视为物体，并在考虑其质量的情况下估算其性能。 引力是质量相互加速的趋势。 它是自然界中的四种基本力之一（其它是电磁力、弱核力和强核力）。 宇宙中的每个粒子都会吸引其它粒子。 重力无处不在。 虽然

模拟疾病和细菌种群的传播 设计并实现细菌种群的动态随机模拟，并根据模拟的结果得出各种治疗方案如何影响细菌传播的结论。 背景 细菌是单细胞生物，是无性繁殖的，有些细菌会导致疾病，有些是无害的，还有些是有益的。坏细菌可引起如链球菌感染等感染。细菌感染用抗生素治疗，抗生素能杀死坏的细菌细胞。 引起感染的细菌可以通过两种方式抵抗和发展抗生素的恢复能力。 自然情况；通过不正当使用抗生素。因此，细菌群

正余弦优化算法(SCA)文章复现(拉丁超立方初始化种群+动态种群策略+反向学习扰动策略+精英混沌引导策略+破坏算子扰动策略)——DSCA 复现内容包括:文章改进SCA算法实现、23个基准测试函数、文中相关因子分析、与SCA对比等。 代码基本上每一步都有注释，非常易懂，代码质量极高，便于新手学习和理解。 ID:8859669138012039

目录   0引言 一、K-means聚类原理 二、K-Means聚类算法步骤 三、K-Means聚类原理图​编辑 四、K-means聚类改进智能优化算法种群初始化效果图 4.1  初始种群数据图 ​4.2  K-means聚类结果图 4.2.1  根据K-means聚类原理聚类  4.2.2  根据MATLAB自带kmeans函数聚类  五、K-means聚类改进智能优化算法