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猎人猎物优化算法的MATLAB代码，猎食者优化算法代码及Hunter-Prey Optimizer (HPO)代码

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简介：
这段内容提供了多种基于猎人和猎物关系的优化算法的MATLAB实现代码，包括经典的猎食者优化算法以及更加先进的Hunter-Prey Optimizer (HPO)，适用于研究与工程应用。 该资源提供了一种名为猎人猎物优化算法（Hunter-Prey Optimizer, HPO），或称猎食者优化算法的MATLAB代码实现。此算法灵感源于狮子、豹子、狼等捕食者与羚羊、雄鹿等被捕动物之间的互动关系，于2022年被提出。参考文献为：Naruei I., Keynia F., Sabbagh Molahosseini A. Hunter-prey optimization: algorithm and applications[J]. Soft Computing, 2022, 26: 1279-1314。 该资源中的MATLAB代码可以直接运行，内置了Sphere测试函数等目标函数。执行后会输出最优解、最佳适应度值，并生成收敛曲线图像。 此资源适合从事算法研究开发的人群使用。若对资源的利用有任何疑问，可以通过平台联系作者。

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  • 猎人猎物优化算法的MATLAB代码，猎食者优化算法代码及Hunter-Prey Optimizer (HPO)代码
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    这段内容提供了多种基于猎人和猎物关系的优化算法的MATLAB实现代码，包括经典的猎食者优化算法以及更加先进的Hunter-Prey Optimizer (HPO)，适用于研究与工程应用。 该资源提供了一种名为猎人猎物优化算法（Hunter-Prey Optimizer, HPO），或称猎食者优化算法的MATLAB代码实现。此算法灵感源于狮子、豹子、狼等捕食者与羚羊、雄鹿等被捕动物之间的互动关系，于2022年被提出。参考文献为：Naruei I., Keynia F., Sabbagh Molahosseini A. Hunter-prey optimization: algorithm and applications[J]. Soft Computing, 2022, 26: 1279-1314。 该资源中的MATLAB代码可以直接运行，内置了Sphere测试函数等目标函数。执行后会输出最优解、最佳适应度值，并生成收敛曲线图像。 此资源适合从事算法研究开发的人群使用。若对资源的利用有任何疑问，可以通过平台联系作者。
     
  • 猎人猎物优化算法的MATLAB代码及Hunter-Prey Optimizer (HPO)代码
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    本资源提供了一套完整的MATLAB实现的猎人猎物优化算法（Hunter-Prey Optimizer, HPO）代码，适用于解决各种复杂优化问题。 该资源提供了一种名为猎人猎物优化算法（Hunter-Prey Optimizer, HPO），也称为猎食者优化算法的MATLAB代码实现。这种算法基于动物捕食行为，如狮子、豹子和狼等掠食者的狩猎方式以及雄鹿和瞪羚之间的相互作用，于2022年提出。 参考文献：Naruei I, Keynia F, Sabbagh Molahosseini A. Hunter-prey optimization: algorithm and applications[J]. Soft Computing, 2022, 26:1279-1314. 该资源包括猎人猎物优化算法的MATLAB代码，可以直接运行。它支持Sphere测试函数等多种目标函数，并输出最优解、最佳适应度值以及收敛曲线图像。 此资源适合从事算法研究和开发的人群使用。如果在使用过程中遇到问题，请通过适当的渠道联系作者寻求帮助。
     
  • 关于HPO的猎人猎物优化算法及其函数测试MATLAB代码
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    本简介介绍了一种基于自然界的狩猎行为优化算法——HPO（Hunter Predator Optimization）及其在MATLAB环境下的实现。该文提供了用于评估和验证此算法性能的一系列测试函数，旨在为研究者和开发者提供一个有效的工具集来探索优化问题的解决方案。 这段简介简要概述了文档的核心内容：一种名为猎人猎物优化（HPO）的新颖算法及其在MATLAB平台上的应用。它强调了提供的代码不仅 使用猎人猎物优化算法（HPO）对23个测试函数进行了测试，并包含源代码。
     
  • 猎食者优化算法HPO及其智能应用
    优质
    《猎食者优化算法HPO及其智能应用》一书聚焦于新型群体智能算法——猎食者优化算法的研究与实践，深入探讨其在不同领域的创新应用。 智能优化算法之一是猎食者优化算法（HPO）。
     
  • Python中的猎人猎物优化算法与函数极值求解程序，Hunter-Prey-Optimization
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    本项目实现了基于自然生态系统中猎人和猎物互动策略的新型启发式搜索算法——猎人猎物优化算法，并应用于Python环境以解决各种函数极值问题。 Python猎人猎物优化函数极值寻优程序（Hunter-Prey-Optimization）。
     
  • 基于猎人猎物算法优化的LSTM长短期记忆网络预测MATLAB代码
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    本作品提出了一种创新方法，结合了猎人猎物算法优化与LSTM模型，以提高序列数据预测精度，并提供了相应的MATLAB实现代码。 该资源包含利用猎人猎物算法（HPO）优化LSTM长短期记忆神经网络预测的MATLAB代码。猎人猎物算法是2022年提出的一种新颖智能优化方法。提供的代码已经验证过，注释详尽，可以直接运行并替换数据以获取结果。
     
  • 优化版猎豹算法.zip
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    优化版猎豹算法是一款经过改良与升级的搜索引擎排名提升工具，旨在帮助企业及个人更高效地进行SEO优化。该算法通过模拟用户行为，提供更加自然的数据流量，助力网站快速提升在搜索结果中的位置。 猎豹优化算法.zip包含了针对猎豹搜索引擎进行优化的相关文件和技术资料。
     
  • 灰狼优化算法(GWO)及Matlab代码
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    本资源提供关于灰狼优化算法（GWO）的详细介绍及其在Matlab环境中的实现代码。适合用于科研、工程设计与学习参考。 灰狼优化算法（GWO）是一种受自然界中灰狼捕猎行为启发的全局优化方法，由Mirjalili等人在2014年提出。该算法基于灰狼的社会结构，并模仿了头狼(α)、次级领导狼(β)、普通成员狼(δ)和底层成员狼（ω）的角色及互动过程，以解决复杂的优化问题。 GWO的核心理念是通过调整灰狼的位置来逐步接近并包围“猎物”，即最优解。这一进程由以下三个关键公式描述： 1. 灰狼群体逼近目标的动态方程：此方程式表示了个体如何根据猎物位置（Xp）和自身位置（Xi），以及随迭代次数变化的系数A和C，来更新其位置。随着t增加，A和C逐渐减小，引导灰狼群收敛。 2. 灰狼间的位置调整公式：其他成员的位置依据α、β和δ的位置进行更新。这一过程体现了群体中的协作与领导关系，个体根据它们之间的距离做出相应变化。 3. 实现步骤： - 种群初始化：设定种群大小N，最大迭代次数Maxlter及控制参数a。 - 随机设置初始位置于定义的边界内。 - 计算适应度值并确定α、β和δ的位置。 - 根据指导更新灰狼个体的位置。 - 更新a、A和C的数值。 - 重新评估所有个体以选择新的最优解（α）。 - 达到最大迭代次数时，输出α位置作为最终结果。 在MATLAB中实现GWO算法时，可以编写一个主程序设置种群规模、维度等参数，并初始化头狼和群体的位置。通过循环更新每个成员的适应度值和位置，在达到设定的最大迭代数后结束并返回最优解。 这种方法能够高效地探索搜索空间，特别适合处理非线性与多模态问题。由于其生物行为模型的应用，GWO在工程优化、机器学习参数调整等领域展现了强大的应用潜力。