搜索群算法

搜索组算法(SGA)是一种元启发式优化方法，用于解决非线性、非凸、非光滑、多模态和有界优化问题。您可以在pdf教程中详细了解如何使用SGA代码，引用了MS Gonçalves、RH Lopez、LFF Miguel的研究。论文名为“搜索群算法：优化桁架结构的新元启发式方法”，发表于计算机与结构期刊，2015年，DOI：0.1016/j.compstruc.2015.03.003。您也可以在Research Gate找到该论文。

提供 MATLAB 代码实现的蚁群算法，用于解决各种优化问题。

蚁群算法的 MATLAB 实现，是那种看起来复杂其实上手还挺快的优化项目，适合搞旅行商问题（TSP）这种组合优化的老大难。压缩包里有主函数、蚁群类、路径选择策略啥的，结构清晰，变量命名也不绕。你只要稍微改改参数，比如蚂蚁数量、信息素挥发率这些，就能跑出不一样的结果。哦，对了，还有个信息素更新的函数挺有意思，能看出作者是真的懂算法思路。

这里提供了适合初学者的matlab蚁群算法源码。

深入了解蚁群算法，学习算法编写及应用。通过Matlab实现蚁群算法，探索其在解决复杂问题中的应用和优势。

黑底风格的 PPT 页面，搭配简洁的结构，蚁群算法的还挺到位的。讲原理、讲流程图，连 MATLAB 的核心代码片段都有，方便你直接上手跑起来。嗯，要是你刚好在做路径优化或者物流调度方向，这份资料可以省你不少时间。 配套的几个资源也挺有用的。像这个 蚁群算法 MATLAB 实现，代码写得还蛮清楚，变量命名也不乱。还有个 新版的 Matlab 蚁群，适配了 2020 之后的环境，兼容性强不少。 说到实战，物流分发优化那份就比较接地气，思路清晰、流程图也详细。另一个我觉得挺值得看的，是基于 Matlab 的仿真平台，把 GUI 和算法结合，方便测试参数对结果的影响。 代码方面，其实都不算复杂，比如路

A*算法包封装得挺完整，代码文件也直接。它包括了A_star_search.m、main.m、obstacle_map.m等多个文件，能你快速实现 A*算法的路径搜索功能。用起来相当方便，适合想要搞清楚 A*算法原理或者需要快速实现的同学。你可以通过visualize_map.m来可视化地图，观察路径的生成过程。算法实现也简单，核心文件其实只有几个，其他的都是辅助功能。基本上可以一站式搞定路径规划。如果你正在做相关的路径搜索项目，像是地图应用或机器人导航，这个包会合适。A*算法广泛应用在这些场景中，直接拿来用就挺高效的。如果你想更深入了解，也可以参考一些相关文章，像是基于Dijkstra算法的

蚁群算法的 Matlab 子函数，挺适合做路径优化的项目。它模仿蚂蚁找食物的过程，用概率方式一步步逼近最优解。用来 TSP、物流路径啥的都比较方便，跑得也不慢，调参空间还挺大。

研究蚁群算法的基础代码，以更深入理解蚁群算法的实现细节。

这是一个优秀的MATLAB蚁群算法工具包，特别适合初学者使用。