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原子搜索优化算法(ASO)

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简介：
原子搜索优化（Atomic Search Optimization, ASO）是一种新型的元启发式优化算法，灵感来源于物理世界的原子结构和行为。该方法通过模拟原子的动态特性来进行全局与局部搜索，旨在解决复杂的优化问题，并已在多个领域展现出强大的应用潜力。 Atom Search Optimization（ASO）是一种新颖的优化方法，用于解决各种优化问题。该方法通过模拟自然界中原子运动的行为来工作，其中包括原子间的相互作用力以及由此产生的Lennard-Jones势能和键长潜力约束力。这种方法不仅概念上易于理解，在实际操作中也十分简便，并且提供了相关的MATLAB源代码以供研究者使用。

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  • 原子搜索优化算法(ASO)
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    原子搜索优化（Atomic Search Optimization, ASO）是一种新型的元启发式优化算法，灵感来源于物理世界的原子结构和行为。该方法通过模拟原子的动态特性来进行全局与局部搜索，旨在解决复杂的优化问题，并已在多个领域展现出强大的应用潜力。 Atom Search Optimization（ASO）是一种新颖的优化方法，用于解决各种优化问题。该方法通过模拟自然界中原子运动的行为来工作，其中包括原子间的相互作用力以及由此产生的Lennard-Jones势能和键长潜力约束力。这种方法不仅概念上易于理解，在实际操作中也十分简便，并且提供了相关的MATLAB源代码以供研究者使用。
     
  • 水母搜索优化.zip_优化算法_元启发式_水母搜索优化
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    本资料深入探讨了水母搜索优化算法，一种创新性的元启发式求解策略。通过分析与实践案例，展示了该算法在问题解决中的高效性和适用性。 本研究提出了一种新的元启发式算法——人工水母搜索（JS）优化器，灵感来源于海洋中的水母行为。该算法模拟了水母随洋流移动、群体内的主动与被动运动模式、在不同运动间切换的时间控制机制以及它们聚集形成“绽放”的现象。经过一系列基准函数和优化问题的测试后，结果显示JS具有良好的性能表现。值得注意的是，该算法仅有两个参数需要设置：种群大小及迭代次数。因此，使用起来非常简便，并且可能成为解决各类优化问题的有效元启发式方法。
     
  • SOA.zip_PID优化_SOAPID_sphere函数_群体搜索_群体搜索算法
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    本研究提出了一种基于SOAPID和sphere函数的PID参数优化方法——SOA.zip_PID，采用改进的群体搜索算法以增强控制系统的性能。 **PID控制器优化** PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛应用的自动控制算法，用于调整系统的输出以减小误差。在SOA.zip_PID优化中，作者分享了关于如何通过特定方法来改进PID控制器性能的经验。PID控制器通过组合比例（P）、积分（I）和微分（D）项来调节系统响应速度、消除稳态误差及抑制超调现象。优化PID参数的目的在于提升系统的整体表现，包括加快反应时间、增强稳定性以及提高抗干扰能力。文件中的PID_SOA.m代码可能使用了一种特定的优化方法调整了PID控制器的相关参数。 **SOA人群搜索算法** SOA（Social Organism Algorithm）是一种基于生物社会行为的人工智能优化技术，灵感来自于蚂蚁寻找食物或鸟群迁徙等自然现象。文件中提到的SOA_PID和SOAoptimum.m可能包含了利用这种算法来改善PID控制器性能的具体实现方式。此类人群搜索算法通常模拟个体间的互动以及整个群体的行为模式，在解决方案空间内进行探索并最终找到最优解。 **Sphere函数** Sphere函数是一种常用的无约束优化测试工具，其定义为所有维度上坐标值的平方和。文件中的Sphere.m可能实现了这个函数，并常被用来评估各种优化方法在寻找全局最小值方面的表现能力。由于该函数只有一个位于原点（0, 0,..., 0）处的全球最优点，所以优秀的算法即使从任何初始位置出发也应能够准确找到这一点。 **人群搜索与PID控制器结合** 上述信息表明thenewSOAoptimumForPID.m可能是一个利用改进版的人群搜索算法来优化PID参数的应用程序。通过模拟生物群体的行为模式，这种方法可以动态调整PID系数以期达到更佳的系统性能表现。这种技术为实现一种灵活且适应性强的控制策略提供了可能性，在面对不断变化的工作环境或条件时仍能保持高效。 这个压缩包提供了一系列关于如何利用人群搜索算法（SOA）来改进PID控制器参数的例子，并通过Sphere函数的应用评估了优化过程的有效性。这些资源对于学习和实践控制系统理论，特别是对需要改善其性能的工程师来说非常有用。
     
  • 【优化求解】天牛须搜索算法优化.md
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    本Markdown文档介绍了天牛须搜索算法及其在优化问题中的应用，详细讲解了该算法的工作原理和实现步骤。 天牛须搜索优化算法是一种基于自然界中天牛觅食行为的启发式优化方法。该算法模拟了雌性天牛释放气味吸引雄性来定位食物源的过程，进而应用于解决复杂问题中的参数寻优。通过引入特定机制如距离更新规则和方向选择策略等，使得此算法在处理多峰函数、高维空间搜索等问题上表现出色。 与其他传统优化技术相比，天牛须搜索算法具有较强的全局探索能力和较快的收敛速度，在实际应用中展现出良好的鲁棒性和实用性。因此，它被广泛应用于工程设计、机器学习等领域中的复杂问题求解任务当中。
     
  • 天牛须法的搜索算法优化（MATLAB）
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    本研究探讨了在MATLAB环境下对天牛须法搜索算法进行性能优化的方法，旨在提高算法效率和解决复杂问题的能力。 天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search, BAS）是一种在2017年提出的基于天牛觅食原理的多目标函数优化技术。该算法模仿了天牛如何根据食物气味强度来寻找食物的过程：当一只天牛觅食时，它通过比较左右触角接收到的食物气味强弱来决定下一步移动的方向。 BAS 算法与遗传算法、粒子群算法等类似，在不需要知道目标函数的具体形式和梯度信息的情况下，能够自动完成寻优过程。与其他方法不同的是，BAS 只使用一个个体进行优化，因此其搜索速度显著提高。 以下是 BAS 的主要步骤： 1. 创建天牛须朝向的随机向量，并对其进行归一化处理。 2. 确定左右触角在空间中的坐标位置。 3. 通过适应度函数计算出左右触角接收到的信息强度（即 f(x_l) 和 f(x_r)，其中f()是用于评估解的质量或性能的适应度函数）。 4. 根据迭代次数调整天牛的位置，更新搜索方向。在每次迭代中，步长因子和符号函数 sign() 会根据当前情况动态改变。 通过这种方式，BAS 能够有效地解决复杂的优化问题。
     
  • Matlab中的秃鹰搜索优化算法
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    简介：本文介绍了在MATLAB环境中实现的秃鹰搜索算法，一种新颖的元启发式优化方法。该算法模拟秃鹰的行为特征进行问题求解，在多个测试函数中展现了优秀的性能和稳定性。 秃鹰搜索优化算法（Bald Eagle Search Optimization Algorithm）在Matlab中的应用研究。
     
  • gaSVMcgForClass.zip_SVMForClass_gaSVMcgForClass_网格搜索优化_网格搜索方法
    优质
    本项目为SVM分类器结合遗传算法进行超参数优化，采用网格搜索方法以提升模型性能。包含源代码及示例数据集。 使用SVM进行分类，并通过网格搜索法确定最佳的C和g参数值。编写了一个小程序来实现这一过程。
     
  • 【算法优化】差分松鼠搜索算法(DSSA).zip
    优质
    差分松鼠搜索算法(DSSA)是一种创新性的优化算法，结合了差分进化与松鼠搜索机制的优点，适用于解决复杂优化问题。此资源包内含详细文档及示例代码，助力科研与工程应用。 本算法采用MATLAB实现差分松鼠优化算法，可供需要优化算法的用户参考。
     
  • 多目标和谐搜索算法优化MOHS.m.zip
    优质
    本资源提供了一种用于解决复杂多目标优化问题的新型启发式算法——多目标和谐搜索（MOHS）的MATLAB实现代码。通过模拟音乐中的和声现象，该算法能够有效探索解空间并找到多个目标之间的平衡点。此压缩包内含详细的注释与示例数据，帮助用户快速掌握并应用多目标优化技术于实际问题中。 多目标 Harmony Search 优化算法是一个用于解决具有多个目标函数的优化问题的 Matlab 函数脚本。Harmony Search 算法是平衡局部搜索与全局搜索的一种高效方法，能够快速有效地找到最佳解决方案。这个脚本是在感谢另一位开发多目标算法作者的基础上，将其修改为使用 Harmony Search 算法版本而创建的。