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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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简介：
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。

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  • 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。
  • 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
    优质
    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。
  • 灰狼优化.rar_SVM 狼群算法优化_优化svm_优化算法
    优质
    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。
  • PSO-vs-WOA-master.zip_粒子群与鲸鱼优化算法比较_优化算法研究
    优质
    本项目为Python实现的粒子群优化(PSO)和鲸鱼优化(WOA)算法对比分析工具，用于深入探索不同优化算法在解决复杂问题时的表现差异。 粒子群算法与鲸鱼优化算法的比较源程序已编写完成，并经过测试验证。提供相关参考文献以供进一步研究使用。
  • 灰狼优化算法(GWO)
    优质
    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.
  • 鲸鱼优化算法_鲸鱼算法_
    优质
    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。
  • 遗传算法与粒子群优化算法
    优质
    简介：遗传算法和粒子群优化是两种模拟自然进化过程及群体智能行为的现代启发式搜索算法，广泛应用于函数优化、机器学习等领域。这两种方法通过迭代选择、交叉和变异等操作或模仿鸟类觅食的社会行为来寻找全局最优解，为复杂问题提供了有效的解决方案。 这个算法结合了遗传算法和粒子群优化算法，并通过Matlab程序实现，显著提高了优化效率，避免了陷入局部最优的问题。
  • 粒子群优化算法与遗传算法
    优质
    粒子群优化算法与遗传算法是两种流行的模拟自然现象的智能计算技术，广泛应用于函数优化、机器学习及模式识别等领域。这两种方法分别模仿鸟群觅食和生物进化过程，通过迭代改进个体解决方案以寻找全局最优解。 附件介绍了两种混合智能算法，其中粒子群算法与遗传算法的结合能够在保证全局搜索能力的同时提高收敛速度。