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蜣螂算法的Matlab源代码，可直接执行

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简介：
这段简介可以这样描述： 本资源提供了一套基于蜣螂优化算法的完整Matlab实现代码，便于科研和工程应用人员快速上手使用。代码经过调试可以直接运行，并附带详细注释以帮助理解算法细节。适合于初学者与研究者探索优化问题求解。 蜣螂优化算法是一种模拟自然界中粪球滚动行为的新型优化方法。该算法通过模仿蜣螂在寻找最佳路径以最快速度将粪球滚回巢穴过程中所表现出的行为特征，来解决复杂问题中的寻优难题。此过程包括了觅食、运输和防御等环节，并结合随机性和启发式策略进行迭代搜索，最终找到全局或局部最优解。

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  • 蜣螂算法的Matlab源代码，可直接执行
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    这段简介可以这样描述： 本资源提供了一套基于蜣螂优化算法的完整Matlab实现代码，便于科研和工程应用人员快速上手使用。代码经过调试可以直接运行，并附带详细注释以帮助理解算法细节。适合于初学者与研究者探索优化问题求解。 蜣螂优化算法是一种模拟自然界中粪球滚动行为的新型优化方法。该算法通过模仿蜣螂在寻找最佳路径以最快速度将粪球滚回巢穴过程中所表现出的行为特征，来解决复杂问题中的寻优难题。此过程包括了觅食、运输和防御等环节，并结合随机性和启发式策略进行迭代搜索，最终找到全局或局部最优解。
     
  • 改良蜣螂算法（DBO）的Matlab代码
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    本简介提供了一种基于改良蜣螂优化算法(DBO)的Matlab实现代码。该算法旨在提高搜索效率和寻优能力，适用于解决各类复杂优化问题。 蜣螂优化算法是一种新型的群智能优化方法，具有良好的效果，适合用于研究论文，并且经过测试证明其有效性。
     
  • 基于蜣螂算法的函数优化Matlab代码
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    本项目提供了一种利用蜣螂算法进行函数优化的Matlab实现。通过模拟蜣螂求食行为，该算法适用于解决复杂函数优化问题，展示出高效寻优能力。 蜣螂优化（Dung Beetle Optimizer, DBO）算法是在2022年11月27日提出的，大家可以计算一下从提出到现在已经过去了多久时间。该算法是由东华大学的沈波教授团队开发的一种全新的群智能优化方法。虽然大家可能对这个团队不太熟悉，但相信麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）一定很耳熟，著名的SSA就是由他们提出的。昨天我仔细阅读了原始参考文献，并编码实现了这个算法，应该说它的收敛性能非常优越！这里提供了一个包含多个测试函数的蜣螂优化算法Matlab代码，可以将其应用于自己需要的问题模型中的单目标函数。蜣螂优化算法在函数寻优方面表现得非常好，不仅能够快速收敛，在找到更优值的能力上也优于其他智能优化方法。
     
  • 蜣螂优化算法.rar
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    简介：本资源为蜣螂优化算法的相关研究与应用代码集锦，旨在提供一个平台供学者及工程师参考学习该仿生智能优化算法。 蜣螂优化算法是近年来提出的一种新型群智能优化算法（2022年底发布），相关文章和代码已经公开。该算法结合自身课题进行研究具有很高的推荐价值，实际应用中显示出非常优秀的优化效果。
     
  • Python版本的蜣螂优化算法
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    本简介介绍了一种基于自然界的蜣螂行为的新型优化算法，并提供了其在Python编程语言中的实现方式和应用实例。该算法适用于解决各种复杂的优化问题。 蜣螂优化算法是在2022年年底提出的一种最新的群智能优化算法，非常适合用于发表论文。
     
  • 基于MATLAB的算术优化算法源代码，可直接运行
    优质
    本作品提供了一套在MATLAB环境下实现的算术优化算法源代码，具备良好的通用性和实用性，可以直接运行和二次开发。 算法优化算法(AOA)是一种新的元启发式方法，它利用了数学算术运算符的特性。该算法于2021年提出。此资源提供了AOA在MATLAB中的实现代码，可以直接运行，并针对CEC标准测试函数集进行性能评估和寻优操作。执行结果包含最优解、最佳适应度值以及收敛曲线图像。
     
  • 何凯明去雾算法Matlab源代码，可直接运行
    优质
    本资源提供何凯明提出的去雾算法的MATLAB实现源码，内含详细注释与示例图片，用户可直接运行进行图像处理实验和学习。 何凯明博士的图像去雾算法源代码经过调试可以直接运行处理模糊图片。
     
  • AStar.m算法代码，可直接运行
    优质
    AStar.m是一款高效的路径搜索算法实现程序，采用Matlab语言编写，可以直接运行和应用于网格地图中寻路问题的解决。 需要编写一个包含详细注释的A*算法MATLAB程序，以便于学习理解。
     
  • MATLAB SIRT 代码（附带运行说明文档，可直接执行）
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    本资源提供了一套完整的MATLAB实现SIRT算法的代码，内含详细的操作指南和实例演示，确保用户能够轻松理解和使用该算法解决图像重建问题。 SIRT算法的核心思想是利用通过像素的所有射线，并在迭代过程中对图像每个像素的更新量进行所有投影线修正后的加权平均反投影得到。与ART每条投影线单独更新不同，SIRT综合了全部投影信息，有效减少了单个误差的影响，从而抑制重建图像中的噪声。 实现步骤如下： 1. 对第i条射线计算估计值； 2. 计算实际和估计的差异； 3. 反向投射该差异到对应的像素点； 4. 更新每个像素点的值以反映所有投影信息的变化； 5. 重复上述过程，直到达到预定的收敛标准或迭代次数为止。 SIRT算法的具体公式为： 其中， 是松弛因子， 是当前迭代次数。 优缺点分析显示：尽管该方法具有更好的稳定性（通过平均化处理减少了单个错误的影响），但由于需要对所有投影线进行加权计算和存储贡献量，导致其收敛速度慢且内存需求较高。这两点成为限制SIRT算法广泛应用的主要因素。