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稳定的新型智能优化算法——土狼算法实测表现优异

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简介：
简介：本文介绍了一种名为“土狼算法”的新型智能优化算法。通过详细测试和分析，证明了该算法在稳定性及性能上具有明显优势，为相关领域提供了新的解决方案。 2018年IEEE进化计算大会（CEC）提出了一个新的全局优化问题的启发式算法——土狼优化算法（COA）。该算法由Juliano Pierezan和Leandro dos Santos Coelho提出，是一种受自然启发的元启发式方法，用于解决全局优化问题。

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  • 稳定的新型智能优化算法——土狼算法实测表现优异
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    简介：本文介绍了一种名为“土狼算法”的新型智能优化算法。通过详细测试和分析，证明了该算法在稳定性及性能上具有明显优势，为相关领域提供了新的解决方案。 2018年IEEE进化计算大会（CEC）提出了一个新的全局优化问题的启发式算法——土狼优化算法（COA）。该算法由Juliano Pierezan和Leandro dos Santos Coelho提出，是一种受自然启发的元启发式方法，用于解决全局优化问题。
     
  • 改良版土狼优化算法
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    改良版土狼优化算法是一种基于自然界的群智能算法，通过模拟土狼捕猎行为来解决复杂优化问题。该版本在原基础上进行了改进和增强，提高了搜索效率与全局寻优能力，在多个应用场景中展现出优越性能。 2018年IEEE进化计算大会（CEC）提出了一个新的全局优化问题的启发式算法——土狼优化算法（COA）。该算法由Juliano Pierezan和Leandro dos Santos Coelho提出，是一种受自然启发的元启发式算法，用于解决全局优化问题。
     
  • 灰狼优化.rar_SVM 狼群算法优化_优化svm_优化算法
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    本资源为SVM（支持向量机）与狼群算法结合的优化方案，旨在提升SVM模型性能。通过模拟狼群捕猎行为来优化参数选择，适用于机器学习领域的研究与应用开发。 以优化支持向量机（SVM）算法的参数C和Gamma为例，可以采用狼群算法进行优化。这种方法通过模拟狼群的行为来寻找最优解，从而提高模型在特定任务中的性能表现。在这种场景下，狼群算法被用来探索并确定最适合给定数据集的C和Gamma值组合，进而提升SVM分类或回归问题的效果。
     
  • 【智能优化算法】GWO灰狼优化算法含Python代码.zip
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    本资源提供GWO（灰狼优化）算法详细介绍及其实现的Python代码，适用于初学者快速理解和应用该优化方法解决实际问题。 【智能优化算法】灰狼优化算法GWO附Python代码.zip
     
  • 2022年的一种新型群智能优化算法——斑马优化算法
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    简介：本文介绍了一种创新的群智能优化算法——斑马优化算法。该算法于2022年提出，通过模拟斑马群体行为，有效解决复杂优化问题，在多个测试函数中表现出优越性能。 一种新兴的群智能优化算法是斑马优化算法（2022）。
     
  • GWO_灰狼优化算法_混沌反向学习_灰狼算法_灰狼优化_灰狼算法优化_
    优质
    简介：灰狼优化算法（GWO）是一种新型元启发式群体智能算法，模拟灰狼的社会行为。结合混沌反向学习策略可以增强其探索能力和开发能力，有效避免早熟收敛问题，在多个领域展现出了优越的性能和应用潜力。 灰狼优化算法结合混沌反向学习方法在Matlab中的应用研究。
     
  • 狼群算法优化_GWO_算法论文代码_狼群优化算法
    优质
    本资源提供基于GWO（Grey Wolf Optimizer）的狼群算法优化相关论文与源代码，适用于深入研究和应用开发中的复杂问题求解。 狼群优化算法仿真代码及论文包含所有程序，并可通过更改函数编号来模拟不同函数的效果。
     
  • 智能算法鹦鹉优化器【2024最新智能优化算法合集】
    优质
    《智能算法鹦鹉优化器》是2024年最新发布的智能优化工具，采用创新的鹦鹉搜索策略，有效解决复杂问题，提升算法效率和准确性。 介绍一种基于训练后鹦鹉关键行为的高效优化方法——鹦鹉优化器（Parrot Optimizer, PO）。该成果于2024年2月发表在中科院2区TOP期刊《Computers in Biology and Medicine》上。
     
  • 【灰狼算法优化】改进型灰狼算法及MATLAB实现代码.zip
    优质
    本资源提供一种改进型灰狼优化算法及其在MATLAB中的实现代码。通过增强原算法性能，解决更复杂的优化问题，适用于科研和工程应用。 Grey wolf optimization (GWO) algorithm is a recently developed method inspired by the social hierarchy and hunting strategies of grey wolves. Introduced in 2014, it has gained significant attention from researchers and designers, with citations to the original paper surpassing those of many other algorithms. A recent study by Niu et al. highlighted one of the main limitations of this algorithm when applied to real-world optimization problems.
     
  • MATLAB中的智能优化算法实现
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    本课程聚焦于利用MATLAB软件实现多种智能优化算法，包括遗传算法、粒子群优化及模拟退火等技术，旨在帮助学员掌握这些方法在工程与科研问题中的应用。 智能优化算法的MATLAB实现包括：差分进化算法、禁忌搜索算法、粒子群算法、免疫算法、模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法以及蚁群算法。