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【白鲨优化算法】White Shark Optimizer (WSO)及其Matlab源码.zip

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简介：
本资源提供了一种新颖的优化算法——白鲨优化算法（WSO）及其MATLAB实现代码。该算法模拟了白鲨的行为策略，适用于解决复杂工程问题中的优化难题。下载后可直接运行示例代码进行学习和应用开发。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示的内容介绍可以通过主页搜索博客获取更多信息。 4. 适合人群：本科和硕士等教研学习使用 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，修心与技术同步精进。有意向合作的MATLAB项目可以私信联系。

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  • 【白鲨优化算法】White Shark Optimizer (WSO)及其Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供了一种新颖的优化算法——白鲨优化算法（WSO）及其MATLAB实现代码。该算法模拟了白鲨的行为策略，适用于解决复杂工程问题中的优化难题。下载后可直接运行示例代码进行学习和应用开发。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示的内容介绍可以通过主页搜索博客获取更多信息。 4. 适合人群：本科和硕士等教研学习使用 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，修心与技术同步精进。有意向合作的MATLAB项目可以私信联系。
     
  • 【白鲨优化算法(WSO)及Matlab源码分享】623期.zip
    优质
    本资源包含最新版本的白鲨优化算法（WSO）详细介绍与Matlab实现代码，适合科研人员和工程师学习参考。 用户“海神之光”上传的代码经过验证可以正常运行，并且适合初学者使用；只需替换数据即可。 1. 代码压缩包包含以下内容： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图展示。 2. 此版本适用的Matlab为2019b，如果在使用过程中遇到问题，请根据错误提示进行修改；如仍有疑问，可向博主寻求帮助。 3. 使用步骤如下： 1) 将所有文件放置于当前工作目录中； 2) 打开main.m文件； 3) 运行程序直至完成并获得结果。 4. 如需进一步服务，请联系博主或参见博客文章底部的相关信息。 - 提供完整代码的请求（如博客或者资源）； - 复现期刊论文或参考文献中的内容； - 定制Matlab程序； - 科研合作。
     
  • 白鲸优化算法源码.zip
    优质
    本资源提供白鲸优化算法的完整源代码，适用于科研与工程实践。代码结构清晰、注释详尽，便于学习和二次开发。 白鲸优化算法.zip包含了与白鲸优化相关的资源和文件。
     
  • MATLAB算法实战案例详解——成吉思汗鲨鱼优化器及其源码实现
    优质
    本书深入浅出地解析了成吉思汗鲨鱼优化器的概念、原理与应用，并通过丰富详实的MATLAB代码实例，帮助读者掌握该算法的具体实现方法。 MATLAB算法实战应用案例精讲：成吉思汗鲨鱼优化器的MATLAB实现源代码
     
  • 鲸鱼优化算法(WOA)及WSO鲸鱼代码和论文代码_WOA优化
    优质
    鲸鱼优化算法（WOA）是一种新型元启发式群体智能优化方法，模仿鲸鱼捕食行为。本资料提供WOA算法详解、源代码及其在各类问题中的应用案例与相关学术文献。 WOA鲸鱼优化算法用于解决函数最值问题，并包括相关论文和源代码。
     
  • 【LSSVM时间序列预测】利用白鲨算法优化最小二乘支持向量机（WSO-LSSVM）进行未来数据预测，附带Matlab源码 2483
    优质
    本项目采用白鲨算法优化的最小二乘支持向量机模型（WSO-LSSVM），有效提升时间序列预测精度，并提供详尽的Matlab代码实现。 海神之光上传的代码均可运行并已亲测可用，只需更换数据即可；1、压缩包内容包括主函数main.m、所需的数据文件以及其他调用函数m文件；无需额外操作来显示运行结果的效果图；2、适用于Matlab 2019b版本。如遇错误，请根据提示进行修改；3、具体的操作步骤如下：第一步，将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中；第二步，双击打开除main.m以外的所有m文件；第三步，运行程序直至得到结果。 此外，对于仿真咨询和其他服务需求（例如完整代码提供、文献复现或定制化MATLAB编程等），可直接联系博主。智能优化算法在最小二乘支持向量机(LSSVM)分类预测中的应用系列包括但不限于以下科研合作方向： 4.4.1 遗传算法(GA)/蚁群算法(ACO) 用于LSSVM的参数寻优； 4.4.2 粒子群优化(PSO)/蛙跳算法(SFLA) 在LSSVM中的应用； 4.4.3 灰狼优化器(GWO)/狼群算法(WPA) 对于LSSVM的支持向量选择和模型训练； 4.4.5 萤火虫算法(FA)/差分进化(DE) 用于提高LSSVM的分类性能。
     
  • 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
    优质
    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
    优质
    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。