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MATLAB代码：原始Pelican Optimization Algorithm (POA)算法

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简介：
本段落介绍的是原始Pelican Optimization Algorithm（POA）算法的MATLAB实现代码。此算法模拟了pelicans觅食行为以解决优化问题，是仿生智能计算领域的重要贡献之一。 原始鹈鹕优化算法的完整MATLAB代码，包含23种测试函数。

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  • MATLAB代码：原始Pelican Optimization Algorithm (POA)算法
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    本段落介绍的是原始Pelican Optimization Algorithm（POA）算法的MATLAB实现代码。此算法模拟了pelicans觅食行为以解决优化问题，是仿生智能计算领域的重要贡献之一。 原始鹈鹕优化算法的完整MATLAB代码，包含23种测试函数。
     
  • Pelican Optimization Algorithm (POA)_鹈鹕优化算法
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    鹈鹕优化算法（POA）是一种受自然界鹈鹕捕猎策略启发的新型元启发式优化技术，在解决复杂优化问题方面展现出卓越效能。 鹈鹕优化算法（POA）是一种新的自然启发式算法。该算法的设计灵感来源于鹈鹕在捕猎过程中的行为模式。在POA框架内，搜索代理被视作正在寻找食物来源的鹈鹕。为此，提出了一种用于解决优化问题的数学模型来描述和实现这一过程。
     
  • 长鼻浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm, COA）的Matlab实现代码
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    这段简介可以描述为：长鼻浣熊优化算法(Matlab版)提供了一种基于长鼻浣熊行为策略的新型元启发式优化方法。该Matlab实现代码致力于解决复杂优化问题，促进科学计算和工程应用中的高效求解。 长鼻浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm, COA）是由Mohammad Dehghani等人于2022年提出的一种元启发式算法。该算法模拟了长鼻浣熊的两种自然行为：攻击和狩猎鬣鳞蜥，以及逃离捕食者的行为，并在勘探与开发两个阶段中进行描述及数学建模。 长鼻浣熊是一种昼行性哺乳动物，在美国西南部、墨西哥、中美洲和南美洲等地活动。这种动物体型大小类似家猫，体重范围为2到8公斤之间，肩高约30厘米左右。雄性的体形通常是雌性的两倍，并且拥有锋利的大犬齿。 长鼻浣熊是杂食性动物，其饮食包括无脊椎动物（如狼蛛）、小型脊椎动物（例如小鸟、蜥蜴、啮齿类、鳄鱼蛋和鸟卵）等，其中绿色鬣鳞蜥尤为它们所喜爱。同时，这种小动物也可能成为大型猛禽的猎物。 基于长鼻浣熊在自然界中的行为特征，COA算法借鉴了其攻击鬣鳞蜥时采取的战略以及面对捕食者时的行为模式来设计优化方法。
     
  • 樽海鞘群算法及其Mirjalili的原始论文Salp Swarm Algorithm: A Bio-Inspired Optimization Technique...
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    本文介绍了Mirjalili提出的海鞘群算法，这是一种受生物启发的优化技术，用于解决复杂的优化问题。该文详细阐述了算法原理及应用实例。 Mirjalili在论文《Salp Swarm Algorithm:A bio-inspired optimizer for engineering design problems》中首次提出了樽海鞘群算法。
     
  • Beluga Whale Optimization (BWO) Algorithm Matlab Code
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    简介：Beluga鲸优化算法（BWO）的Matlab代码实现，模仿白鲸的社会行为和觅食策略，适用于解决复杂的优化问题。 白鲸优化（Beluga Whale Optimization, BWO）算法是由 Changting Zhong 等人在2022年提出的一种新型元启发式优化算法。该算法的灵感来源于白鲸群体觅食行为，如游泳、捕猎等，并包括探索阶段和开发阶段。白鲸以其成年后洁白的颜色而著称，被称为“海洋中的金丝雀”，因为它们能发出多种声音。这些生物拥有敏锐的听觉和视觉能力，能够通过声波导航并进行狩猎活动。 作为高度群居性的动物，白鲸通常以2到25只个体组成群体。然而，在夏季时，由于河口地区种群密度较高，它们会受到虎鲸、北极熊以及人类的威胁。此外，在迁徙过程中，一些白鲸可能会意外坠入深海而死亡，这种现象被称为“鲸鱼坠落”。
     
  • 蚱蜢优化算法(Grasshopper-Optimization-algorithm-master).zip
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    蚱蜢优化算法是一个模拟自然界蚱蜢行为的新型元启发式计算方法，适用于解决复杂的优化问题。该压缩包包含相关代码和文档资料。 简介：蝗虫算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GOA）是由Saremi等人在2017年提出的一种元启发式仿生优化算法。该算法具有高效的搜索能力和快速的收敛速度，同时其特有的自适应机制能够很好地平衡全局和局部搜索过程，从而实现较高的寻优精度。 内容：GOA蝗虫优化算法用于测试单峰和多峰函数。
     
  • Swarm Optimization Algorithm 第一辑：20种智能优化算法的代码和原文资源包（MATLAB版），已验证有效
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    本资料包提供第一辑包含20种智能优化算法的详细代码及原始文献，特别聚焦于群智能优化算法，并采用MATLAB实现。所有代码均已验证正确性与有效性，适用于科研学习和项目实践。 本资源包包含以下优化算法：斑鬣狗优化、蝙蝠优化算法、布谷鸟搜索算法（cuckoo_search）、法医调查算法、飞蛾优化算法、蝠鲼优化算法、哈里斯鹰优化算法、海鸥优化算法、海洋捕食者算法、黑猩猩优化算法、蝴蝶优化算法、蝗虫优化算法、郊狼优化算法、晶体结构算法、精子群优化算法、鲸鱼优化算法、麻雀优化算法、黏菌觅食优化算法、蜻蜓优化算法和人工生态系统算法。
     
  • Multiple Objective Multi-Verse Optimization Algorithm
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    简介：多目标多宇宙优化算法（MOMVO）是一种先进的优化技术，结合了多目标处理与多宇宙理论，旨在解决复杂问题中的多目标寻优难题。 S. Mirjalili, P. Jangir, S. Z. Mirjalili, S. Saremi, and I. N. Trivedi. Optimization of problems with multiple objectives using the multi-verse optimization algorithm. Knowledge-based Systems, 2017.
     
  • 修改版䲟鱼优化算法（Modified Remora Optimization Algorithm, MROA）
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    修改版䲟鱼优化算法(MROA)是对自然䲟鱼吸附行为的模拟与改进，旨在提升搜索效率和求解精度，在复杂问题求解中展现出优越性能。 䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm, ROA）是2021年提出的一种元启发式优化算法，其灵感来源于海洋中䲟鱼的寄生行为。作为海洋中最聪明的鱼类之一，为了免受敌人的入侵并节省体力，䲟鱼会选择附着在旗鱼、鲸鱼或其他生物上觅食。算法借鉴了旗鱼（Swordfish Optimization Algorithm, SFO）和鲸鱼（Whale Optimization Algorithm, WOA）的行为模式，并结合了这两种方法的部分更新公式来进行全局和局部的位置更新。 此外，在决定是否需要更换宿主时，䲟鱼会在当前宿主体周围进行小范围移动以积累经验。如果不需要更换宿主，则继续在该宿主附近觅食。
     
  • 改良版䲟鱼优化算法（Enhanced Remora Optimization Algorithm，EROA）
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    简介：EROA是一种改进的计算智能技术，借鉴了䲟鱼附着和游动的独特行为。通过增强搜索能力和加速收敛过程，EROA在解决复杂优化问题上表现出色。 䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm, ROA）是2021年提出的一种元启发式优化方法，其灵感来源于海洋中䲟鱼的寄生行为。作为海洋中最聪明的鱼类之一，为了免受敌人的侵扰并节省体力，䲟鱼会依附在旗鱼、鲸鱼或其他生物上觅食。算法以䲟鱼依附于旗鱼（Swordfish Optimization Algorithm, SFO）和鲸鱼（Whale Optimization Algorithm, WOA）为例进行说明。 因此，ROA借鉴了SFO和WOA的部分更新规则，用于全局和局部的位置调整。此外，为了确定是否需要更换宿主，䲟鱼会在当前宿主体周围进行小范围移动以积累经验；如果不需要更换，则继续在现有宿主附近觅食。