乌鸦搜索算法

乌鸦搜索算法的 Matlab 源码，挺适合刚接触智能优化算法的朋友。逻辑简单，结构清晰，改起来不费劲。是里面的position update那块儿，思路直白，看一眼就懂。要是你学过粒子群或者遗传算法，再看这个就更轻松了，基本能秒懂。代码里没整太多花里胡哨的封装，就是一步步走流程，更新位置、判断目标函数、替换个体，流程明明白白。你可以直接拿去改目标函数或者加约束条件，挺方便的。其实多初学者都纠结用哪种算法上手，这种写得比较干净的源码就适合拿来练手。再搭配下面这些资源一起看效果更好，比如MATLAB 人脸识别初学者代码和Matlab 初学者指南，可以顺手补一补 Matlab 语法和基础操作。如果你

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。

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

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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

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。

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。

本实验教授搜索算法的基本设计思想与方法，特别是A*算法的详细实现。通过高级编程语言Python，学生将能够熟练应用这些算法解决寻路问题，并验证其正确性。

这项研究利用混沌图案嵌入到最新的基于人口的元启发式算法——引力搜索算法（GSA）的引力常数（G）中。此外，还引入了一种自适应归一化方法，以确保从探索阶段平稳过渡到开发阶段。为了评估基于混沌的GSA算法在探索和利用方面的性能，研究使用了十二个有偏差的基准函数作为案例研究。

该算法灵感源自于开关电路中电容器和电感器的瞬态行为。瞬态搜索算法（TSO）已发表在应用智能期刊：https://link.springer.com/article/10.1007/s10489-020-01727-y