高级算法设计实验2Python实现搜索算法

麻雀搜索算法 SSA 的 MATLAB 实现蛮适合拿来做优化实验练手的。算法灵感挺有意思，是从麻雀找食物那一套行为模式学来的——一边到处乱飞找吃的，一边靠叫声把同伴喊过来一起搞。这个过程，在代码里就变成了探索+分享两个阶段，模拟得还挺自然。 SSA.m是核心主力，写得比较清晰，初始化、迭代、适应度计算这些都有，而且麻雀的“行动逻辑”也有细分。比如怎么判断是跟着找，还是自己先冲一波，写得挺贴合生物行为的。 Get_Functions_details.m主要是测试用，里面定义了好几个常见的优化函数。你要是经常用 Rosenbrock、Ackley 这类 benchmark 函数做对比测试，这个文件

饥饿游戏搜索算法的 Java 实现，思路挺新，灵感就来自电影《饥饿游戏》。HGS 模拟的是那种“要生存就得斗智斗勇”的场景，用来复杂的优化问题还蛮有意思的。Java 版本写得比较清晰，结构也不复杂，适合直接嵌到项目里或者自己改着玩玩。 压缩包里不光有Hunger_Games_Search.java，还有 HHO、SMA 等几种其他生物算法的 Java 和 MATLAB 代码。拿来比较效果、参考实现思路也不错。你要是做算法研究或者搞项目调优的，真的挺推荐一看。 嗯对了，Java 跑起来响应还可以，写个小 demo 测试下性能，改下适配你自己的约束条件也不难。反正用起来比自己从零写个算法省事多了。

广度优先搜索（BFS）是一种用于图或树的数据结构中的算法。它按层的顺序访问节点，即从根节点开始，然后访问与其相邻的所有节点，依次类推，直到所有节点都被访问。广度优先搜索常用于查找最短路径或最短生成树。

学习目标： 掌握近似算法设计思想和方法 了解集合覆盖问题近似算法的设计思路 熟练使用编程语言实现近似算法 实验测试近似算法性能，分析优缺点 实验内容： 集合覆盖问题Python求解

布谷鸟搜索算法的灵感来自鸟儿的巢寄生行为，听起来是不是就挺有意思？它属于那类“模拟自然界”的智能优化算法，核心原理其实蛮简单：随机性+模仿生物行为。莱维飞行就是它的杀手锏，搜索更广、跳得更远，挺适合全局优化的那种场景。 跟粒子群、蚁群那些老牌算法比起来，布谷鸟搜索（CS）在多峰函数时还挺能打，尤其适合复杂优化问题，比如图像分割、特征提取、组合调度这些。 你要是搞过二进制优化、混沌搜索，那它的各种改进版肯定不陌生。像二进制 CS在离散问题上挺实用，混沌 CS则更适合跳出局部最优。 代码实现方面也比较亲民，Matlab版写得还算清爽，逻辑分明，这份资源里的代码还顺带讲了下怎么优化结构，适合直接拿来

智能优化算法,ZDT1函数,matlab

详细介绍常见的搜索算法，如广度优先搜索、深度优先搜索、爬山算法、束搜索、最佳优先算法、分支界限和A*算法。这些算法在计算机科学中起着重要作用，用于在图或树结构中查找路径或解决问题。文章从算法执行步骤、示例执行过程到搜索树的构建进行了简明扼要的阐述，适合初学者理解和应用。

这个程序展示了如何使用Matlab实现对一棵树的广度优先搜索。除了搜索树的节点，程序还能够判断图的连通性。

二进制版的引力搜索算法（BGSA）程序，还挺有意思的。它其实就是经典的 GSA 算法在离散场景下的一个变形，适合二进制优化问题，比如特征选择、组合优化那类问题。代码是用 Matlab 写的，结构清晰，变量命名也比较规范，新手都能看得明白。 Matlab 的 BGSA 实现用了比较标准的引力模型，把个体位置、速度、质量都离散化了，效果还不错。和传统 GSA 相比，BGSA 更适合像 0-1 背包问题这种只能取 1 或 0 的情况。运行下来，结果收敛得挺快，调参空间也大。 想深入了解原理，可以看看这篇论文：BGSA: Binary gravitational search algorithm。写得