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BBO生物地理学优化算法及其改进版本的Matlab代码。

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简介：
该生物地理学算法的MATLAB代码包含了基础的BBO算法，并进一步扩展了两种改进算法。该代码的开发借鉴了参考文献[1]Simon D. Biogeography-based optimization[J].IEEE transactions on evolutionary computation, 2008, 12(6): 702-713.以及参考文献[2]康强.生物地理学优化算法的改进及在聚类优化问题上的应用[D].河南师范大学,2018。

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  • 基于BBO生物地理学优化算法及其改进版本的MATLAB实现
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    本研究介绍了BBO生物地理学优化算法及其改进版，并详细阐述了在MATLAB环境下的具体实现方法和应用案例。 生物地理学算法的MATLAB代码实现包括基础的BBO算法以及两种改进版本。参考文献如下：[1] Simon D. Biogeography-based optimization[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 2008, 12(6): 702-713.[2] 康强. 生物地理学优化算法的改进及在聚类优化问题上的应用[D]. 河南师范大学, 2018。
     
  • 生物地理学优化算法(BBO)代码
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    生物地理学优化算法（BBO）代码是一套模拟自然界物种分布和迁移机制的智能计算程序，适用于解决复杂优化问题。 生物地理学优化算法是由 Dan Simon 提出的。资源是这篇文章的源码。
     
  • Matlab中的BBO函数：基于生物地理学的优化(matlab开发)
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    本段介绍MATLAB中用于实现基于生物地理学原理的优化算法的BBO函数。该工具利用模拟自然界的生物迁徙和生态系统特性，适用于解决复杂优化问题。 Siavash Bamshadnia 修改了 Yarpiz (2019) 的作品。该修改基于生物地理学优化（BBO）算法，并在 MATLAB 中央文件交换平台上提供。原文检索日期为 2019 年 12 月 27 日。
     
  • PSO基本算法及其优化，MATLAB代码
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    本资源介绍粒子群优化（PSO）的基本原理及其实现，并提供基于MATLAB的PSO算法源码。适合初学者研究和使用。 本段落件是作者在学习PSO算法过程中编写的源代码，并可与作者发布的两个学习笔记配合使用。该文件包含五个独立的文件：`pso_class2` 为基本的 PSO 算法，适合初学者参考，对应第一个学习笔记中的内容；`PSO.m` 是函数文件；而 `pso1.m` 和 `pso2.m` 则是调用该函数的实例代码，展示了如何方便地使用这些功能。其中，`pso2.m` 包含了改进后的收敛 PSO 公式。 此外还提供了测试函数 `Sphere.m`, 用户可以将其替换为其他测试函数以进行更多实验。读者可以通过修改参数、多写代码以及思考设计思路来加深对PSO算法的理解和掌握程度，并从中获得有益的学习体验。 欢迎留言与作者交流学习心得或探讨遇到的问题，共同进步。
     
  • PSO粒子群优化算法及其改进版本的原理、相关文献和MATLAB代码程序
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    本资源深入探讨了PSO粒子群优化算法的基本原理，并介绍了其多种改进版。附有精选的相关学术文献及详细的MATLAB实现代码，便于学习与应用研究。 PSO粒子群优化算法及其改进型的原理、相关文献以及MATLAB代码程序。内容包括原始代码、改进后的代码及各种文献，主要涉及量子粒子群算法，并包含多种粒子群算法参数优化的相关文献。
     
  • 改进版黑猩猩优化算法（ChOA）的Matlab代码
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    本简介提供了一个针对复杂问题优化设计的改进版黑猩猩优化算法（ChOA）的MATLAB实现。该代码通过引入新的搜索策略，增强了原算法的探索和开发能力，在多个测试函数上展示了优越性能。 黑猩猩优化算法（Chimp Optimization Algorithm, ChOA）是由 Khishe M 在2020年提出的一种新型元启发式优化算法，灵感来源于自然界中黑猩猩的智力、性动机及捕食行为。该算法通过模拟驱赶、追逐和攻击等过程构建了一种有效的优化方法。 作为与人类最为接近的现存物种之一，黑猩猩的大脑结构、身体构造以及DNA都与人类非常相似，这表明它们在700万到800万年前拥有共同祖先。在一个群体中，存在四种类型的黑猩猩：驱赶者、障碍者、追逐者和攻击者。每种类型都有其独特的狩猎角色： - 驱赶者的任务是跟踪目标而不试图追上它； - 障碍者则选择在树冠位置设立防线以阻止逃逸的猎物； - 追逐者快速移动，紧随猎物之后； - 最后，攻击者负责预测和截断猎物可能逃脱的方向。 这种角色分配与个体的认知能力、年龄及身体状况密切相关。尤其是作为领头者的“攻击”类型黑猩猩，在成功捕获食物时会获得更多的回报份额。这些因素共同作用于群体的狩猎效率上，并且反映了自然界中复杂的社会互动和智慧行为模式。
     
  • OTSU算法及其改进版本
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    OTSU算法是一种用于图像处理和计算机视觉中的阈值分割方法，能够自动选取最佳阈值以实现图像二值化。本文将探讨OTSU的基本原理，并介绍其在性能上的多种改进方案，旨在提升算法的效率与准确性。 在MATLAB环境下实现OTSU算法，并探讨其改进形式，以优化图像的阈值计算过程，从而提升二值化效果。
     
  • Canny算法及其改进版本
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    Canny算法是一种边缘检测技术，用于识别图像中的显著边界。本文探讨了该算法的基本原理及其多种优化和增强方法。 改进的Canny算法在边缘处理上更加精确，并且瘦边效果有显著提升，值得借鉴参考。
     
  • 基于生物地理学优化器(BBO)训练多层感知器(MLP): BBO应用于MLP的案例分析
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    本研究采用生物地理学优化器（BBO）以改进多层感知器（MLP）网络参数，通过具体应用案例展示了BBO在优化机器学习模型中的高效性与适用性。 基于生物地理学的优化器（BBO）被用作多层感知器（MLP）的训练工具。当前源代码展示了一个用于解决虹膜分类问题的 BBO-MLP 训练实例。此外，该提交还包括其他几种培训方法：粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、遗传算法（GA）、进化策略（ES）和基于概率增量学习的方法（PBIL）。BBO-MLP 的分类精度在 main.m 文件的末尾被计算出来，并与 PSO、ACO、ES、GA 和 PBIL 算法进行比较。最后，绘制了各种算法的收敛曲线及分类准确率。这是论文《让生物地理学优化器训练你的多层感知机》相关演示代码的一部分：S. Mirjalili, SM Mirjalili, A. Lewis，Information Sciences 期刊发表（2014年）。
     
  • GSO群搜索优化算法及其改良版本
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    《GSO群搜索优化算法及其改良版本》一文深入探讨了基于群体智能的GSO算法原理、应用及改进策略，旨在提升复杂问题求解效率与精度。 GSO群搜索优化算法（Group Search Optimizer）及其改进版本SGSO算法（Simplified Group Search Optimizer Algorithm），适用于解决高维优化问题。