鹈鹕优化算法（POA）及其智能应用（附源码）
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简介：
《鹈鹕优化算法（POA）及其智能应用》一书深入探讨了一种新型元启发式算法——鹈鹕优化算法。该算法灵感源自鹈鹕捕食策略，适用于解决复杂优化问题，并展示了其在多个领域的创新应用实例及源代码分享。
鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模仿了鹈鹕捕食行为及社会互动特性，用于解决复杂的优化问题。
POA的工作机制主要包括：
- 捕食行为：模拟鹈鹕群捕猎的过程，以探索解空间。
- 协作捕食：通过模拟鹈鹕之间的合作捕猎行为来提升算法的局部搜索能力。
- 社会交互：模仿鹈鹕间的社会互动，维持种群多样性。
其优点包括：
1. 强大的探索能力：POA能够有效勘探解空间的不同区域。
2. 灵活性：适用于多种优化问题，涵盖连续和离散类型的问题。
3. 快速收敛性：通常在较少的迭代次数内即可找到较优解。
4. 易于实现：算法设计直观且容易编程。
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