Advertisement

Whale Optimization Algorithm.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文介绍了鲸鱼优化算法的基本原理及其应用前景，探讨了该算法在解决最优化问题中的优势和潜力。适合对智能计算感兴趣的读者阅读。 该压缩包包含鲸鱼算法提出者的原始PDF文档，供交流学习使用（储存）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Whale Optimization Algorithm.pdf
    优质
    本文介绍了鲸鱼优化算法的基本原理及其应用前景，探讨了该算法在解决最优化问题中的优势和潜力。适合对智能计算感兴趣的读者阅读。 该压缩包包含鲸鱼算法提出者的原始PDF文档，供交流学习使用（储存）。
     
  • Beluga Whale Optimization (BWO) Algorithm Matlab Code
    优质
    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”。
     
  • 白鲸优化算法（Beluga Whale Optimization）源代码及原文
    优质
    本资源包含白鲸优化算法（Beluga Whale Optimization Algorithm）的详细论文与配套源代码，适用于深入学习和研究该智能优化方法。 分享了白鲸优化算法（Beluga whale optimization）的源代码及原文，亲测有效。更多相关算法可在我空间查看。
     
  • 贝尔加鲸优化算法(Beluga Whale Optimization, BWO)及MATLAB代码
    优质
    贝尔加鲸优化算法（BWO）是一种受贝尔加鲸社会行为启发的新型元启发式搜索算法，在解决复杂优化问题中展现出强大效能。本文介绍该算法原理并提供实用的MATLAB实现代码。 版本：MATLAB 2019a 领域：智能优化算法-白鲸优化算法 内容：基于白鲸优化算法求解单目标优化问题，并附有相应的MATLAB代码。 适合人群：本科及硕士等教研学习使用。
     
  • CFO Estimation Algorithm.pdf
    优质
    CFO Estimation Algorithm是一篇探讨载波频率偏移估计算法的文档，详细介绍了算法的设计原理及其在通信系统中的应用。 该描述详细介绍了LTE CFO的基本算法（包括基于PSS自相关、基于CP以及基于MUSIC的方法），并且提供了完整的公式。此外，还提出了一种有效的新算法，具有参考价值。
     
  • Kaggle竞赛：Humpback Whale Identification Challenge
    优质
    Humpback Whale Identification Challenge是Kaggle举办的一项竞赛，参赛者需利用机器学习技术来识别和匹配海豚科数据库中的鲸尾图片，以促进对座头鲸的研究与保护。 本次竞赛的目标是通过识别图片中的鲸鱼尾巴来分类不同种类的鲸鱼，这属于一个多分类问题。提供的数据集包括9850张训练图片（涵盖4251个不同的物种）以及15610张测试图片。这是我首次参加的比赛，在比赛中我最终取得了0.45426的成绩，并且在所有参赛者中排名为第45名/共528人，属于前9%的选手。 我的比赛环境使用了以下软件版本：tensorflow-gpu: 1.4.1 和 keras-gpu: 2.0.5。以下是文件说明： - 输入部分包括notebook格式的比赛所需的输入数据。 - humpback-whale-identification-model-files 文件夹中包含了一个名为 Whale Recognition Model with score 0.78563.ipynb 的模型，该模型得分为0.78563。此文件是比赛过程中使用的重要资源之一。 - train.csv 是原始训练集的标注数据文件。 - train_aug.csv 则是在裁剪和进行数据增强处理后生成的新版本训练集标签文件，它被用于提高Keras_lb_0.38_to_0.42_cut_aug.py脚本的表现。
     
  • Whale的EXE可执行文件
    优质
    Whale的EXE可执行文件是指与软件或应用程序“Whale”相关的安装或运行程序。此文件通常用于Windows操作系统上启动特定功能或服务。 whale的exe可执行文件的作用显而易见，懂的人自然明白。
     
  • Optimization Toolkit
    优质
    Optimization Toolkit是一款强大的工具集，专为解决各种复杂优化问题设计。它提供了一系列先进的算法和模型，帮助用户在工程、金融等领域实现效率最大化与成本最小化的目标。 MATLAB的优化工具包提供了强大的功能来解决各种优化问题。该工具包包括了用于线性规划、非线性规划以及整数编程等多种类型的求解器，并且支持用户自定义的目标函数与约束条件，使得复杂的数学模型能够被有效地建模和分析。此外，它还为用户提供了一个图形界面的环境（如Optimization App），帮助使用者更直观地设置问题参数并查看结果。 通过使用MATLAB优化工具包中的算法库，研究人员及工程师可以快速找到工程设计、金融投资策略制定等领域内的最优解或接近最优解。同时该工具包具有良好的扩展性和兼容性，在与其他语言编写的代码集成时表现出色，能够帮助用户提高工作效率和项目成功率。
     
  • Convex Optimization Methods
    优质
    《Convex Optimization Methods》是一本专注于凸优化理论与算法的经典著作，深入探讨了最优化问题及其在工程、经济等领域的应用。 《Convex Optimization Algorithms》是Dimitri P. Bertsekas在麻省理工学院编写的凸优化经典教材。
     
  • Optimization Models Refinement
    优质
    本研究聚焦于优化模型的精炼与改进，探讨如何通过算法调整和参数优化来提升模型效率及准确性，适用于工程、经济等多领域应用。 伯克利EE127/EE227AT教材由大牛教授Laurent El Ghaoui亲自编写，并且课件与教材内容基本一一对应。