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鲸鱼优化算法（WOA）、哈里斯鹰算法（HHO）、灰狼优化算法（GWO）及算术优化算法（AOA）在工程问题中的应用

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简介：
本研究探讨了四种新型元启发式算法——鲸鱼优化、哈里斯鹰、灰狼优化和算术优化算法，在解决复杂工程问题时的效能与适用性。 鲸鱼优化算法(WOA)、哈里斯鹰算法(HHO)、灰狼优化算法(GWO)以及算术优化算法(AOA)在悬臂梁设计、工字钢结构分析、三杆桁架优化、管柱设计及减速器设计等工程应用中得到了广泛应用。相关的MATLAB源代码可用于研究和实际工程项目中的问题求解。

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  • 鲸鱼优化算法（WOA）、哈里斯鹰算法（HHO）、灰狼优化算法（GWO）及算术优化算法（AOA）在工程问题中的应用
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    本研究探讨了四种新型元启发式算法——鲸鱼优化、哈里斯鹰、灰狼优化和算术优化算法，在解决复杂工程问题时的效能与适用性。 鲸鱼优化算法(WOA)、哈里斯鹰算法(HHO)、灰狼优化算法(GWO)以及算术优化算法(AOA)在悬臂梁设计、工字钢结构分析、三杆桁架优化、管柱设计及减速器设计等工程应用中得到了广泛应用。相关的MATLAB源代码可用于研究和实际工程项目中的问题求解。
     
  • 哈里斯鹰优化(HHO)算法.zip
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    哈里斯鹰优化（HHO）算法是一种受自然中哈 Harris 鹰捕猎行为启发的新型元启发式优化方法，适用于解决复杂优化问题。 哈里斯鹰算法是一种优化算法，灵感来源于非洲猎鹰的狩猎行为。该算法在解决复杂问题方面表现出色，并且已经在多个领域得到应用。通过模拟猎鹰搜索、锁定目标以及攻击的过程，它能够有效地进行全局和局部搜索，从而找到最优解或近似最优解。这种方法不仅提高了计算效率，还增强了求解大规模优化问题的能力。
     
  • 麻雀优化算法(SSA)、灰狼优化算法(GWO)、粒子群优化算法(PSO)、鲸鱼优化算法(WOA)及遗传算法(GA)【单目标优化算法】在23个测试中的应用
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    本文探讨了SSA、GWO、PSO、WOA和GA五种单目标优化算法在解决23项标准测试函数问题上的表现，分析各算法的优势与局限。 麻雀优化算法（SSA）、灰狼优化算法（GWO）、粒子群优化算法（PSO）、鲸鱼优化算法（WOA）以及遗传优化算法（GA），这些单目标优化算法在23个测试函数上的对比分析，通过Matlab代码实现。
     
  • 灰狼优化算法(GWO)
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    灰狼优化算法（GWO）是一种模拟灰狼社会_hierarchy和狩猎行为的元启发式群体智能优化算法，广泛应用于各种复杂问题的求解。 The Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm emulates the leadership hierarchy and hunting behavior of grey wolves in nature. It uses four types of grey wolves—alpha, beta, delta, and omega—to represent different ranks within the hierarchy. Additionally, three main steps involved in hunting—searching for prey, encircling it, and attacking it—are implemented to achieve optimization.
     
  • 哈里斯鹰优化算法的源代码(HHO).zip
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    本资源提供哈里斯鹰优化算法（HHO）的完整源代码，适用于解决各种优化问题。该算法模拟了自然界中哈arris鹰的狩猎行为，具有高效、易实现的特点。 哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization, HHO）是一种基于生物行为的智能优化算法，灵感来源于自然界中的哈里斯鹰捕食行为。该算法通过模拟鹰群在寻找猎物过程中展现出的群体协作、个体智慧以及动态策略，将其转化为解决工程问题的有效数学模型。HHO的核心思想在于模仿鹰群搜索最佳猎物位置的行为模式，并包含探索和开发两个阶段：在探索阶段中，哈里斯鹰通过随机飞行及相互追逐来扩大搜索范围；而在开发阶段，则集中于潜在含有猎物的区域进行深入细致地搜寻。这种动态平衡机制使得HHO算法能够有效地解决多模态与非线性优化问题。 主要步骤包括初始化、全局搜索和局部搜索以及更新规则等环节：在初始设置中，鹰群的位置及速度被随机生成以形成初步解集；随后的全局搜索阶段里，每只鹰依据特定概率向当前已知的最佳位置靠近，以便发现潜在最优解。与此同时，在局部搜寻过程中，则通过模仿捕食行为中的追逐策略来更新个体位置。根据迭代规则不断调整直至达到预设终止条件。 压缩包内包含以下关键文件： 1. HHO.jpg：可能是算法流程图或示意图，用于直观理解工作原理。 2. HHO.m：主程序代码，包括了主要逻辑和计算过程的实现细节。 3. Get_Functions_details.m：辅助函数脚本可能涉及目标函数定义及评估标准等信息获取； 4. main.m：启动文件通常调用HHO算法及其他相关功能，并设置参数开始优化流程； 5. initialization.m：初始化脚本，负责创建初始位置和速度分布的鹰群。 6. HHO brief.pdf：简要介绍文档或理论背景说明，涵盖基本概念、公式推导及其优势分析。 此外还有一份软件许可文件（license.txt）规定使用权限与条件。HHO算法在工程设计、数据分析及机器学习等领域具有广泛应用前景。通过理解和实现该方法可以增强对智能优化技术的理解，并为解决实际问题提供有力工具，在具体应用时需注意参数调整以适应不同场景需求并结合实际情况进行适当改良或扩展。
     
  • WOA算法（鲸鱼优化算法）MATLAB代码
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    这段内容提供了一套基于MATLAB编写的WOA算法（鲸鱼优化算法）代码资源。该代码适用于科研人员和工程师进行智能计算、优化问题的研究与应用开发，是理解和实现鲸鱼优化算法的重要工具。 基于原始鲸鱼优化算法的函数寻优方法包含23种测试函数，并且可以方便地进行扩展。通过添加一些种群初始化策略和自适应参数调整策略，能够显著提高寻优性能。代码注释详细，便于理解与使用。
     
  • 鲸鱼优化算法_鲸鱼算法_
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    简介：鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种模拟鲸鱼群体社会行为的新型元启发式优化技术，在工程、计算机科学等领域有着广泛应用。 利用鲸鱼优化算法来解决包含23个单峰函数、多峰函数和定维多峰函数的优化问题。
     
  • 【智能优化算法】WOA工具箱(WOA_Toolbox).zip - 鲸鱼优化算法
    优质
    鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种模拟鲸鱼群体狩猎行为的新型元启发式优化技术。WOA工具箱提供了实现这一算法所需的核心函数和示例代码，方便研究人员及工程师快速上手应用此方法解决复杂优化问题。 鲸鱼优化算法（WOA）工具箱（WOA_Toolbox）.zip是一款智能优化算法的资源包。
     
  • 鲸鱼优化算法工具箱(WOA)
    优质
    鲸鱼优化算法工具箱（WOA）是一款基于模仿鲸鱼群体社会行为的智能计算软件包，适用于解决复杂的优化问题。 国外研究人员开发出一种受鲸鱼生物习性启发的新算法，该算法在多种测试函数上的性能表现优异。
     
  • 哈里斯鹰优化算法_HarrisHawksOptimization_Java代码_hho算法_哈里鹰斯
    优质
    简介：哈里斯鹰优化算法（HHO或Harris Hawks Optimization）是一种模拟自然界中哈氏鹰捕猎行为的新型元启发式优化算法。本资源提供该算法的Java实现代码，适用于各种复杂问题求解。 哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization, HHO）的Java代码实现。该算法模拟了哈里斯鹰在自然界中的捕食行为，用于解决各种优化问题。