HHO-鹰群优化
用于采用鹰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。
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IGOA-改进蝗虫优化
用于采用改进蝗虫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。
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IGWO-改进灰狼优化
用于采用改进灰狼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。
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MFO-飞蛾扑火
用于采用飞蛾扑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。
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MOEAD-分解型多目标
用于采用分解型多目标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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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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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。
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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。
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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。
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