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北方苍鹰算法(NGO)源码及论文+23个经典测试函数

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简介：
本资料包包含北方苍鹰优化算法（NGO）的完整源代码及其相关科研论文，并附带23种经典测试函数，适用于学术研究与工程实践。 以北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization，NGO）为例，测试函数为23个经典单目标测试函数，可以直接运行，并且可以进行二次开发。资源包括：23个经典单目标测试函数、NGO算法以及原始论文。

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  • 北方苍鹰算法(NGO)源码及论文+23个经典测试函数
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    本资料包包含北方苍鹰优化算法（NGO）的完整源代码及其相关科研论文，并附带23种经典测试函数，适用于学术研究与工程实践。 以北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization，NGO）为例，测试函数为23个经典单目标测试函数，可以直接运行，并且可以进行二次开发。资源包括：23个经典单目标测试函数、NGO算法以及原始论文。
     
  • 天鹰算法(AO)源码及论文+23个经典测试函数
    优质
    本资源包含天鹰优化算法（AO）完整源代码及其相关学术论文，并附有23种经典的测试函数用于验证和比较算法性能。 以天鹰优化算法（Aquila Optimizer, AO）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行，并支持二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数、AO算法以及AO原始论文。
     
  • 哈里斯鹰优化算法(HHO)源码及23个经典测试函数
    优质
    本资源提供哈里斯鹰优化算法（HHO）的详细源代码，并包含23种经典数学测试函数，适用于深入研究和实践该优化技术。 以哈里斯鹰优化（Harris Hawk Optimization, HHO）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行并进行二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数+HHO算法。
     
  • 灰狼算法(GWO)源代码及23个经典测试函数
    优质
    本资源提供灰狼优化算法（GWO）的详细源代码，并包含23种经典的数学测试函数，适用于科研人员和学生进行算法研究与实验。 以灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行并进行二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数+GWO算法。
     
  • 蜣螂优化算法(DBO)源代码及原始论文+23个经典测试函数
    优质
    本资源包含蜣螂优化算法(DBO)的详细原始论文及其MATLAB实现源代码，并提供23种经典测试函数用于验证和评估DBO算法性能。 以蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer，DBO）为例，测试函数为23个经典单目标测试函数，可以直接运行并进行二次开发。资源包括：23个经典单目标测试函数、DBO算法以及DBO的原始论文。
     
  • 鲸鱼优化算法(WOA)源代码及23个经典测试函数
    优质
    本资源提供完整的鲸鱼优化算法（WOA）源代码及相关文档，并包含23种经典测试函数，适用于算法学习与科研应用。 以鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行，并且支持二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数+WOA算法。
     
  • 粒子群优化算法(PSO)源码及23个经典测试函数
    优质
    本资源提供粒子群优化算法（PSO）的完整MATLAB源代码，并包含23种经典测试函数以评估和验证PSO算法性能。 以粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行并进行二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数和PSO算法。
     
  • 鲸鱼优化算法的Matlab代码与23个经典测试函数
    优质
    本资源提供了一套基于Matlab实现的鲸鱼优化算法代码，并包含了23个经典的测试函数，适用于算法学习和科研应用。 鲸鱼优化算法相比传统算法在收敛速度和寻优结果上有显著提升，并附带23个经典测试函数，能够输出迭代过程和曲线。适用于希望对鲸鱼优化算法进行改进或与其他算法性能对比的研究者。
     
  • 北方苍鹰算法改进回声状态网络NGO-ESN的数据回归预测【附带Matlab源码 3244期】.zip
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    本资源提供一种基于北方苍鹰优化算法改进的回声状态网络（NGO-ESN）数据回归预测方法，附赠实用的Matlab实现代码。适用于深入研究时间序列预测与机器学习技术的学者和工程师。 海神之光上传的全部代码均可运行并亲测可用，只需替换数据即可，适合初学者使用；1、压缩包内容包括主函数Main.m文件；相关数据集；其他调用函数m文件；无需额外操作直接可得结果效果图；2、所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行修改。3、具体的操作步骤如下： 步骤一：将所有代码和数据放入当前的工作目录中； 步骤二：打开除Main.m之外的其他m文件； 步骤三：点击运行，等待程序完成以获取结果。 另外，如果您需要更多服务或合作，请参考以下内容： 4.1 提供博客或资源中的完整代码； 4.2 复现期刊或参考文献中的相关研究； 4.3 定制Matlab程序； 4.4 科研合作方向包括但不限于：智能优化算法与ESN（回声状态网络）分类预测系列的定制和科研合作，具体如下： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化ESN 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化ESN 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化ESN 4.4.5 萤火虫算法FA/差分进化DE优化ESN
     
  • 分享了北苍鹰优化算法(Northern Goshawk Optimization)的源代码及原文
    优质
    本资源包含北苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization）的完整源代码以及详细介绍该算法的原始文献，便于研究和应用。 分享了Northern Goshawk Optimization（北苍鹰优化算法）的源代码及其相关文档，更多算法内容可在我的空间查看。