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蜣螂优化算法(DBO)源代码及原始论文+23个经典测试函数

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简介:
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。

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客服
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  • (DBO)+23
    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。
  • 基于(DBO)的
    优质
    本研究提出了一种基于蜣螂行为的新型DBO算法,用于解决复杂的函数优化问题,展示了其高效性和广泛的应用潜力。 蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)是由Jianka Xue 和 Bo Shen 在2022 年提出的一种新型群体智能优化算法。该算法的灵感来源于蜣螂的行为,包括滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖等。DBO 算法在全局探索与局部开发之间取得了良好的平衡,因此具有快速收敛和高准确率的特点,能够有效解决复杂的寻优问题。本段落将详细介绍该算法的工作原理及其程序实现方法。
  • 鲸鱼(WOA)23
    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(PSO)23
    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。
  • 天鹰(AO)+23
    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。
  • 基于(DBO)的SVM
    优质
    本研究提出了一种基于蜣螂优化算法(DBO)的SVM参数优化方法,旨在提高支持向量机模型的预测性能和泛化能力。 蜣螂优化算法(DBO)能够有效地优化支持向量机(SVM),适用于分类或预测任务,并且该算法是今年新提出的,非常实用,值得推荐并在论文中应用。
  • 哈里斯鹰(HHO)23
    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。
  • 鲸鱼的Matlab23
    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。
  • 灰狼(GWO)23
    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。
  • 北方苍鹰(NGO)+23
    优质
    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。