在工程优化、机器学习等领域，如何高效求解复杂问题一直是研究热点。传统的头脑风暴优化算法（BSO）虽然模拟人类思维过程，但存在收敛精度低、易陷入局部最优等问题。为解决这些痛点，《融合独立思维与局部逃逸的头脑风暴优化算法》提出了一种改进算法（IBSO），通过引入独立思维策略和局部逃逸算子，显著提升了算法的全局搜索能力和稳定性。

MODE通过差分进化的高效搜索与多目标优化策略的结合，在Pareto前沿的收敛性和分布性上表现优异。本文案例显示，MODE能有效求解ZDT1等经典问题，其自适应变体（如AMODE）更适用于复杂工程场景。实际应用中，可根据问题特性调整变异策略、参数自适应机制及档案维护规则，以获得最佳性能。

差分进化算法通过简单的变异、交叉和选择操作，在连续优化中展现了强大的性能。JADE和L-SHADE通过自适应参数调整、历史记忆机制和种群规模控制，进一步提升了算法的效率和鲁棒性。实际应用中，可根据问题特性选择合适的变体，或结合多种策略以获得更优解。

传统随机部署方式易导致覆盖冗余和留白，而人工大猩猩部队优化算法（GTO）在收敛速度和全局探索能力上存在不足。本文提出改进算法IGTO，通过Tent混沌策略和复合突变策略提升性能，实现高效网络覆盖。改进的IGTO算法通过混沌初始化和复合突变策略，显著提升了WSN覆盖性能。实验表明，IGTO在覆盖率和稳定性上均优于GTO及其他对比算法，适用于复杂环境下的高效部署。贾鹤鸣, 饶洪华, 李玉海, 等. 改进人工大猩猩部队优化算法的WSN网络覆盖[J]. 龙岩学院学报, 2023, 41(5): 1-7.

移动机器人路径规划是智能控制领域的核心问题之一。传统算法如A*、人工势场法存在收敛效率低、易陷入局部最优等缺陷。本文提出一种融合改进人工大猩猩优化算法（MGTO）与三次样条插值的路径规划方法，旨在提升复杂环境下的路径搜索能力。

本文提出一种融合遗传算法（GA）与BP神经网络的混合优化模型，其核心思想是通过遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值。

蚁群算法（Ant Colony Optimization Algorithm），又称蚂蚁算法、蚁群优化算法，是一种源于大自然生物世界的仿生进化算法。它由意大利学者 M.Dorigo、V.Maniezzo 和 A.Colomi 等人于 20 世纪 90 年代初期提出。研究发现，单个蚂蚁行为简单，但蚁群整体却能展现智能行为，比如在不同环境下找到最短到达食物源的路径。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，由美国密歇根大学的约翰・霍兰德（John Holland）教授于 20 世纪 60 年代末至 70 年代初提出。它通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择等操作，在复杂的解空间中搜索最优解，广泛应用于函数优化、组合优化、机器学习、图像处理等众多领域。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由 Kennedy 和 Eberhart 在 1995 年提出。该算法模拟鸟群、鱼群等生物群体的觅食行为，通过粒子在解空间中不断搜索，来寻找最优解。其概念简单、实现容易，在诸多领域，如函数优化、神经网络训练、图像处理等，都得到了广泛应用。