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a 差分进化算法 (Differential Evolution)：一种基于群体搜索的优化算法，通过模拟生物进化的过程来寻找最优解。
b 遗传算法 (Genetic Algorithm)：模拟自然选择和遗传机制，通过种群中个体的变异、交叉和选择来优化问题。
c 粒子群算法 (Particle Swarm Optimization)：模拟鸟群或鱼群中个体的群体行为，通过个体间信息共享来搜索最优解。
d 模拟退火算法 (Simulated Annealing)：受金属退火过程启发，通过接受状态降低的解的概率来在搜索空间中跳出局部最优解。
e 蚁群算法 (Ant Colony Optimization)：模拟蚂蚁寻找食物的行为，通过信息素的沉积和蒸发来寻找优化路径。
f 免疫优化算法(Immune Optimization Algorithm)：基于免疫系统的进化过程，通过模拟抗体的生成和免疫反应来优化问题。
g 人工鱼群算法(Artificial Fish-Swarm Algorithm)：模拟鱼群觅食行为，通过个体之间的位置调整和信息共享来搜索最优解。