▍1. MMAS
说明： 在信息素更新上面对于蚁群算法所做出的改进，(In pheromone update, the improvement of ant colony algorithm is made,)
更多选项
▍2. 蚁群算法求解TSP问题程序
说明： 蚁群算法求解TSP问题程序,代码简单明了，易于理解。(Ant colony algorithm for TSP)
▍3. flowshop-master(GA)
利用遗传算法求解柔性车间调度问题，采用Python编程实现(Using Genetic Algorithm to Solve Flexible Workshop Scheduling Problem)
▍4. flowshop-master(GA)
说明： 利用遗传算法求解柔性车间调度问题，采用Python编程实现(Using Genetic Algorithm to Solve Flexible Workshop Scheduling Problem)
▍5. 求解多目标问题，业内最经典的多目标算法之一 NSGA-II
求解多目标问题，业内最经典的多目标算法之一(to solve multi-object problem)
▍6. NSGA-II
说明： 求解多目标问题，业内最经典的多目标算法之一(to solve multi-object problem)
▍7. 粒子群算法的寻优机制 pso
说明： 粒子群算法的寻优机制，另附十余个测试函数。主程序为test_basic(Particle Optimization Algorithm)
▍9. compute_DC_BC_NC_CoEWC_PEC_WDC_methods_results
根据Degree Centrality、Co-Expression Weighted by clustering Coefficient、Betweenness Centrality、PeC等六种参数的计算来寻找关键蛋白质(Find the key proteins according to the calculation of Degree Centrality, Co-Expression Weighted by clustering Coefficient, Betweenness Centrality, PeC and other six parameters.)
▍10. compute_DC_BC_NC_CoEWC_PEC_WDC_methods_results
说明： 根据Degree Centrality、Co-Expression Weighted by clustering Coefficient、Betweenness Centrality、PeC等六种参数的计算来寻找关键蛋白质(Find the key proteins according to the calculation of Degree Centrality, Co-Expression Weighted by clustering Coefficient, Betweenness Centrality, PeC and other six parameters.)
▍11. 用matlab实现灰狼优化算法 GWO
说明： 用matlab实现灰狼优化算法，用于最优化计算(Gray Wolf Optimization Algorithms with MATLAB for Optimal Computing)
▍13. matlab实现蝙蝠优化(BA)算法 bat_algorithm
说明： matlab实现蝙蝠优化(BA)算法，用于最优化计算(Bat optimization (BA) algorithm implemented by MATLAB for optimization calculation)
▍14. bat_algorithm
matlab实现蝙蝠优化(BA)算法，用于最优化计算(Bat optimization (BA) algorithm implemented by MATLAB for optimization calculation)
▍15. 基于子区域的粒子群优化算法研究_曾嘉俊
基于子区域的粒子群优化算法研究，粒子群算法是进化算法的一种，多用于路径规划等问题(Subregion-based Particle Swarm Optimization)
▍16. 基于子区域的粒子群优化算法研究_曾嘉俊
说明： 基于子区域的粒子群优化算法研究，粒子群算法是进化算法的一种，多用于路径规划等问题(Subregion-based Particle Swarm Optimization)
▍17. wfgextendProblems
一个实现多目标进化计算的数据集，用来测试不同的真实pareto前沿(A data set for multi-objective evolutionary computation to test different real Pareto Frontiers)
▍18. wfgextendProblems
说明： 一个实现多目标进化计算的数据集，用来测试不同的真实pareto前沿(A data set for multi-objective evolutionary computation to test different real Pareto Frontiers)
▍19. GA-FJSP-master
采用改进的遗传算法，对柔性车间调度问题进行求解(Solving flexible shop scheduling problem with improved genetic algorithm)
▍20. GA-FJSP-master
说明： 采用改进的遗传算法，对柔性车间调度问题进行求解(Solving flexible shop scheduling problem with improved genetic algorithm)
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