SCA-正弦余弦算法
用于采用正弦余弦算法搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。
算法目录
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SA-模拟退火
用于采用模拟退火搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。
RSA-爬行者搜索
用于采用爬行者搜索搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。
PSO-粒子群优化
用于采用粒子群优化搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。
POA-鹈鹕优化
用于采用鹈鹕优化搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。
NSGA-非支配排序遗传
用于采用非支配排序遗传搜索多目标优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。
NGO-北方苍鹰优化
用于采用北方苍鹰优化搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。
MVO-多宇宙优化
用于采用多宇宙优化搜索连续或组合优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。
MOPSO-多目标粒子群
用于采用多目标粒子群搜索多目标优化问题的较优解，适合目标函数复杂、不可导或传统方法难以求解的场景；结果取决于目标函数、约束、参数与迭代次数。
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