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阿基米德元启发式优化算法(AOA)

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简介：
阿基米德元启发式优化算法（AOA）是一种新型的元启发式计算方法，模仿阿基米德浴缸溢水原理来解决问题寻优。该算法广泛应用于各种复杂问题的求解中，通过模拟自然界中的现象和机制来寻找最优或近似最优解。 阿基米德优化算法是一种用于解决优化问题的新元启发式算法。

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  • 阿基米德元启发式优化算法(AOA)
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    阿基米德元启发式优化算法（AOA）是一种新型的元启发式计算方法，模仿阿基米德浴缸溢水原理来解决问题寻优。该算法广泛应用于各种复杂问题的求解中，通过模拟自然界中的现象和机制来寻找最优或近似最优解。 阿基米德优化算法是一种用于解决优化问题的新元启发式算法。
     
  • 阿基米德优化算法：一个新的元启发式方法解决优化问题-MATLAB开发
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    本项目介绍了一种基于阿基米德几何原理的新型元启发式算法，用于高效求解复杂优化问题。通过MATLAB实现，展示了该算法在多个标准测试集上的优越性能。 现实世界中的数值优化问题的难度与复杂性显著增加，因此需要有效的优化方法来应对这些挑战。尽管已经引入了多种元启发式算法，但只有少数被学术界广泛认可。本段落提出了一种名为阿基米德优化算法（AOA）的新元启发式算法，用于解决复杂的优化问题。该算法的设计灵感来源于物理学中的阿基米德原理，通过模拟物体在流体中受到的浮力作用来实现优化过程。 为了评估其性能表现，在CEC17测试套件和四个工程设计问题上对AOA进行了详细的实验验证。结果显示，相较于其他先进的技术和最近引入的方法——如遗传算法（GA）、粒子群优化(PSO)、差分进化变体L-SHADE 和 LSHADE-EpSin、鲸鱼优化算法(WOA)、正余弦算法(SCA)、Harris鹰优化(HHO)和均衡优化器(EQ)，AOA在解决方案质量上表现更优。实验结果还表明，阿基米德优化算法在收敛速度以及探索开发平衡方面表现出色。
     
  • 算术优化算法(AOA)：一种新的元启发式方法用于解决优化问题-MATLAB开发
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    本项目介绍了一种名为AOA（Arithmetic Optimization Algorithm）的新颖元启发式算法，专门设计用于求解各类复杂优化问题。采用MATLAB实现，展示了其在不同应用场景中的高效性和适用性。 算术优化算法（AOA）是一种新兴的元启发式方法，利用数学中的主要算术运算符的行为特性进行工作。该算法的相关研究发表在《应用力学与工程中的计算机方法》期刊上，具体文献为：Abualigah, L.、Diabat, A.、Mirjalili, S.、Abd Elaziz, M. 和 Gandomi, AH (2021)。此外，在Github平台上可以找到AOA的代码实现。
     
  • 人工兔子优化算法_ARO_仿生元启发式算法
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    人工兔子优化（ARO）是一种新型的仿生元启发式算法，模拟自然界中兔子的行为策略来解决复杂优化问题。该算法通过模仿兔子觅食、逃跑和繁殖等行为，为工程设计、经济管理和生物信息学等领域提供了高效的解决方案。 一种新的求解工程优化问题的仿生元启发式算法。
     
  • 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。
     
  • 阿基米德AOA优化随机森林RF分类算法：适用于多种场景的高效智能识别系统
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    本研究提出了一种结合阿基米德优化与随机森林的新型分类算法，旨在提高多领域数据集上的分类准确性和效率。 阿基米德AOA优化随机森林RF分类算法是一种创新的智能分类识别系统，它结合了阿基米德AOA优化技术和随机森林RF分类算法，旨在适应多样化的应用场景，包括故障诊断、图像识别、文本分类等任务。这种算法的独特优势在于其高度的灵活性和效率，在多个领域中展现了强大的应用潜力。 技术方面，该算法的核心构成是随机森林（Random Forest, RF）与阿基米德AOA优化。随机森林是一种集成学习方法，通过生成多棵决策树来提升预测准确性及鲁棒性；而阿基米德AOA优化则作为一种新型智能优化策略，能够进一步增强随机森林模型的性能表现。 在实际应用中，该算法凭借其广泛的适应性和高效的数据处理能力，在多个领域内展现出显著优势。例如，在故障诊断方面，通过分析设备运行数据来识别潜在问题模式，并提前预警以减少可能造成的损失；而在分类任务上，则可以快速准确地对图像、文本或生物信息进行有效分类。 相关资料不仅涵盖了算法介绍和应用案例的文章与技术博客，还包括了用于说明原理及效果的图片资源。这些材料有助于深入了解阿基米德AOA优化随机森林RF分类算法的工作机制及其在实际场景中的表现情况。 总的来说，这项基于先进智能优化技术和经典机器学习模型结合而成的技术，在多个应用场景中展示了卓越的表现力和实用性，并为未来智能分类识别领域的发展提供了新的思路与方向。
     
  • 秃鹰搜索优化算法(BES)：一种新的全局优化元启发式算法-基于matlab开发
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    简介：本文介绍了一种新颖的全局优化元启发式算法——秃鹰搜索优化算法（BES），并提供了基于MATLAB的实现方法，展示其在解决复杂问题上的潜力和效率。 秃鹰搜索（BES）算法是一种新颖的元启发式优化算法，模仿了秃鹰在寻找鱼类时采用的狩猎策略或聪明的社会行为。这种算法的相关研究发表于《人工智能评论》期刊上，具体为Alsattar、Zaidan和Zaidan等人在2020年出版的文章（第53卷第3期），页码范围是2237至2264。
     
  • 基于阿基米德算法(AOA)优化的极限梯度提升树XGBoost回归预测模型及其评估指标分析
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    本研究提出了一种结合阿基米德算法优化的极限梯度提升树(XGBoost)回归预测模型，并对其性能进行了全面评估，旨在提高预测精度和效率。 阿基米德算法（AOA）优化极限梯度提升树XGBoost回归预测模型，称为AOA-XGBoost回归预测模型，适用于多变量输入场景。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量极高，便于学习和替换数据。
     
  • 启发式算法的优化改进
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    本研究聚焦于分析与评估现有启发式算法在解决复杂问题中的表现，并提出创新性优化策略以提升其效率和准确性。 启发式算法的优化是计算机科学领域解决复杂问题的一种高效策略，在人工智能、运筹学、图论及机器学习等多个学科中有广泛应用。这类算法基于部分信息或经验通过设定评价函数来指导搜索过程，以更快地找到近似最优解或者全局最优解。“启发式算法的优化”这一标题意味着探讨如何改进这些方法，使其在效率和解决方案质量之间达到更好的平衡。 核心在于设计准确高效的评价函数（如曼哈顿距离、汉明距离或欧几里得距离），用于衡量当前状态与目标之间的差距。优化过程中关注的重点是如何提升h(n)的精度以及有效探索状态空间的方法。 描述中提到的状态空间搜索是一种常见的框架，它涉及从初始状态出发通过一系列操作到达目标状态的过程，并采用A*算法等策略指导这一过程。这种算法结合了最佳优先搜索和启发式信息，利用f(n)=g(n)+h(n)的公式来评估节点n的价值，其中g(n)表示已知成本，而h(n)是剩余估计的成本。 优化启发式算法包括以下几个方面： 1. **改进评价函数**：提高h(n)的准确性以减少无效搜索路径。 2. **动态调整启发信息**：根据搜索过程中获得的信息来更新评估函数。 3. **记忆化搜索**：记录已访问的状态，防止重复计算和回溯。 4. **局部与全局优化结合**：利用如hill climbing、模拟退火或遗传算法等策略在不同层次上寻找最优解。 5. **并行处理**：采用多核处理器或多机分布式系统加速搜索过程。 6. **元启发式技术应用**：通过粒子群优化、蚁群算法等方式进一步改进其他启发式方法。 压缩包文件中可能包含关于具体案例和实现策略的详细讨论，以及对动态规划、贪心策略及回溯法等经典技巧的研究。这些内容对于深入理解和实际操作具有重要意义。 总之，通过对评价函数的设计、搜索策略的选择及其综合应用进行优化，可以显著提升启发式算法在解决复杂问题时的表现效率与质量。
     
  • 蛇优化算法(SO)的元启发式方法及Matlab源代码
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    本资源提供基于模仿蛇觅食行为的优化算法（SO）及其在解决复杂问题中的应用。附带详尽文档与Matlab实现代码，助力科研人员和工程师快速上手并深入研究。 元启发式算法的Matlab源代码包括蛇优化算法（Snake Optimization, SO）。运行main函数即可绘制出算法收敛曲线。本资源仅供学习交流使用，严禁用于商业用途。