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蛇优化算法(SO)的元启发式方法及Matlab源代码

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简介：
本资源提供基于模仿蛇觅食行为的优化算法（SO）及其在解决复杂问题中的应用。附带详尽文档与Matlab实现代码，助力科研人员和工程师快速上手并深入研究。 元启发式算法的Matlab源代码包括蛇优化算法（Snake Optimization, SO）。运行main函数即可绘制出算法收敛曲线。本资源仅供学习交流使用，严禁用于商业用途。

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  • 蛇优化算法(SO)的元启发式方法及Matlab源代码
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    本资源提供基于模仿蛇觅食行为的优化算法（SO）及其在解决复杂问题中的应用。附带详尽文档与Matlab实现代码，助力科研人员和工程师快速上手并深入研究。 元启发式算法的Matlab源代码包括蛇优化算法（Snake Optimization, SO）。运行main函数即可绘制出算法收敛曲线。本资源仅供学习交流使用，严禁用于商业用途。
     
  • 沙猫群优化算法（SCSO）的元启发式算法及Matlab源代码
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    简介：本文介绍了一种新型的元启发式算法——沙猫群优化算法（SCSO），并提供了其在Matlab环境下的实现代码，旨在为研究者和工程师提供一个高效的优化工具。 沙猫群优化（Sand Cat Swarm Optimization, SCSO）算法是一种受自然界中沙猫行为启发而设计的元启发式算法。本资源仅供学习交流使用，请勿用于商业目的。
     
  • 元启发式算法及爬行动物优化算法（Reptile Search Algorithm，RSA）的Matlab源代码
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    本简介提供了一种新颖的元启发式算法——爬行动物优化算法（RSA）的MATLAB实现。该算法模拟了自然界中爬行类动物觅食和生存的行为策略，适用于解决各类复杂优化问题。 元启发式算法的Matlab源代码包括爬行动物优化算法（Reptile Search Algorithm，RSA）。运行main函数可以直接绘制出算法的收敛曲线。压缩包内包含23个测试函数。本资源仅供学习交流使用，请勿用于商业用途。
     
  • 算术优化算法(AOA)：一种新的元启发式方法用于解决优化问题-MATLAB开发
    优质
    本项目介绍了一种名为AOA（Arithmetic Optimization Algorithm）的新颖元启发式算法，专门设计用于求解各类复杂优化问题。采用MATLAB实现，展示了其在不同应用场景中的高效性和适用性。 算术优化算法（AOA）是一种新兴的元启发式方法，利用数学中的主要算术运算符的行为特性进行工作。该算法的相关研究发表在《应用力学与工程中的计算机方法》期刊上，具体文献为：Abualigah, L.、Diabat, A.、Mirjalili, S.、Abd Elaziz, M. 和 Gandomi, AH (2021)。此外，在Github平台上可以找到AOA的代码实现。
     
  • 阿基米德优化算法：一个新的元启发式方法解决优化问题-MATLAB开发
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    本项目介绍了一种基于阿基米德几何原理的新型元启发式算法，用于高效求解复杂优化问题。通过MATLAB实现，展示了该算法在多个标准测试集上的优越性能。 现实世界中的数值优化问题的难度与复杂性显著增加，因此需要有效的优化方法来应对这些挑战。尽管已经引入了多种元启发式算法，但只有少数被学术界广泛认可。本段落提出了一种名为阿基米德优化算法（AOA）的新元启发式算法，用于解决复杂的优化问题。该算法的设计灵感来源于物理学中的阿基米德原理，通过模拟物体在流体中受到的浮力作用来实现优化过程。 为了评估其性能表现，在CEC17测试套件和四个工程设计问题上对AOA进行了详细的实验验证。结果显示，相较于其他先进的技术和最近引入的方法——如遗传算法（GA）、粒子群优化(PSO)、差分进化变体L-SHADE 和 LSHADE-EpSin、鲸鱼优化算法(WOA)、正余弦算法(SCA)、Harris鹰优化(HHO)和均衡优化器(EQ)，AOA在解决方案质量上表现更优。实验结果还表明，阿基米德优化算法在收敛速度以及探索开发平衡方面表现出色。
     
  • 基于MATLAB的原子轨道搜索代码：一种新的元启发式算法-AOS优化方法
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    本研究提出了一种创新的AOS（Atom Orbital Search）优化方法，该方法利用MATLAB编程环境，结合新颖的元启发式算法，以高效地解决复杂的原子轨道搜索问题。 原子轨道搜索（AOS）是一种为优化目标而设计的新型元启发式算法。该算法的核心理念借鉴了量子力学原理及基于量子理论的原子模型，其中包含电子围绕原子核的一般配置的概念。
     
  • 阿基米德元启发式优化算法(AOA)
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    阿基米德元启发式优化算法（AOA）是一种新型的元启发式计算方法，模仿阿基米德浴缸溢水原理来解决问题寻优。该算法广泛应用于各种复杂问题的求解中，通过模拟自然界中的现象和机制来寻找最优或近似最优解。 阿基米德优化算法是一种用于解决优化问题的新元启发式算法。
     
  • 人工兔子优化算法_ARO_仿生元启发式算法
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    人工兔子优化（ARO）是一种新型的仿生元启发式算法，模拟自然界中兔子的行为策略来解决复杂优化问题。该算法通过模仿兔子觅食、逃跑和繁殖等行为，为工程设计、经济管理和生物信息学等领域提供了高效的解决方案。 一种新的求解工程优化问题的仿生元启发式算法。
     
  • 秃鹰搜索优化算法(BES)：一种新的全局优化元启发式算法-基于matlab开发
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    简介：本文介绍了一种新颖的全局优化元启发式算法——秃鹰搜索优化算法（BES），并提供了基于MATLAB的实现方法，展示其在解决复杂问题上的潜力和效率。 秃鹰搜索（BES）算法是一种新颖的元启发式优化算法，模仿了秃鹰在寻找鱼类时采用的狩猎策略或聪明的社会行为。这种算法的相关研究发表于《人工智能评论》期刊上，具体为Alsattar、Zaidan和Zaidan等人在2020年出版的文章（第53卷第3期），页码范围是2237至2264。