说明：该程序为蚁狮（Antlion）搜索优化算法，ALO，具有比粒子群PSO、遗传算法GA等更优的性能

说明：针对经典Dijkstra算法时间复杂度问题，提出双向Dijkstra搜索算法解决智能交通路径规划问题，并通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性(英文版资料)

说明：此程序为，布谷鸟搜索算法优化小波神经网络，适合初学者，看一下就明白。

说明：做的一个唱片商城管理系统，包含会员注册，搜索，商城，留言等功能，后台登录密码admin,admin.

说明：基于混沌单纯形法算子的布谷鸟搜索算法，算法引入混沌算子及单纯形法，提高了布谷鸟搜索算法的寻优能力。

说明：利用dijkstra搜索算法实现对随机生成节点地图的最短路径的搜索。

说明：双精英协同进化遗传算法借鉴了精英策略和协同进化的思想,选择两个相异的、高适应度的个体(精英个体)作为进化操作的核心,两个精英个体分别按照不同的评价函数来选择个体,组成各自的进化子种群.两个子种群分别采用不同的进化策略,以平衡算法的勘探和搜索能力。

说明：dijkstra_algorithm.一种搜索算法

说明：标准的蝙蝠优化算法,通过模仿蝙蝠用超声波搜索猎物的过程来寻求最优解，属于一种新颖的智能优化算法

说明：数学建模中常用的方法：类比法、二分法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划）、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法（禁忌搜索算法，模拟退火算法，遗传算法，神经网络）

说明：粒子群算法matlab代码吐血推荐。粒子群算法，也称粒子群优化算法，是近年来发展起来的一种新的进化算法。它是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

说明：花朵授粉算法是通过模拟自然界中花朵授粉过程构造出的一类随机搜索算法，体现了自然的择优机制。根据植物的授粉对象不同，可分为自花授粉(self-pollination)和异花授粉(cross-pollination)两类。

说明：动态多群粒子群算法，能够快速的搜寻目标，增强了局部搜索能力

说明：基于扩展粒子群算法的群机器人多目标搜索，引入动态闭环任务分工，能够并行搜索，提高搜索效率。

说明：差分进化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术, 对于实值参数的优化具有较强的鲁棒性. 为了提 高差分进化算法的寻优速度、 克服启发式算法常见的早熟收敛问题

说明：包含查找最大值、最小值的二叉搜索树方法，程序简洁明了

说明：无人机对地面目标进行搜索，采用分区扫描的方式

说明：非线性最优化问题的基本理论和算法程序，主要包括：线性搜索技术，牛顿法，最速下降法，序列二次规划等算法。

说明：利用差分进化算法对数据进行全局搜索，然后结合神经网络做预测

说明：MATLAB中最短路径搜索 A* 算法实例，结果已附在文件中

说明：运动搜索算法之钻石搜索及其matlab程序

说明：搜索引擎中的pagerank算法，并用CUDA进行并行化优化，提高运行到效率

说明：一个基于粒子群算法的三维搜索例程，有助于深入学习和了解粒子群算法

说明：基于matlab编写的改进搜索策略的人工蜂群算法，使得跟随蜂根据新改进的轮盘赌概率新公式选择跟随引领蜂采蜜

说明：基于matlab人工蜂群算法的实现，引领蜂，观察蜂，侦查蜂，搜索策略

说明：优化设计方法，基于进退法搜索和鲍威尔法搜索极值

说明：基于引力搜索算法的matlab程序，文件提供了源代码和测试函数

说明：支持向量机参数选择，利用网格搜索法确定支持向量机的惩罚因子和RBF核参数

说明：数学建模10大算法，有灰色预测算法，蒙特卡洛算法，神经网络算法，图论，搜索算法等算法，超全的资料，运行完好

说明：基于快速搜索数据密度峰值的聚类算法是一种基于聚类中心具有较近邻点有更高密度且其与更高密度点间有着较大的相对距离的一类算法。