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BAS-甲虫天线搜索算法(B Beetle Antennae Search Algorithm)优化算法：

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简介：
甲虫天线搜索算法（Beetle Antennae Search Algorithm, BAS）是一种模拟自然界中甲虫觅食行为的优化算法，用于解决复杂问题中的参数寻优。 甲虫天线搜索算法（BAS）作为一种元启发式优化方法因其在解决复杂问题上的卓越性能而受到广泛关注。该算法的设计灵感来源于长角甲虫的觅食行为，通过模拟自然界中昆虫触角的功能及随机行走模式，实现了探测与搜寻两个关键步骤。最终，在Michalewicz函数上进行测试后发现，BAS算法的有效性得到了数值结果的支持。

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  • BAS-甲虫天线搜索算法(B Beetle Antennae Search Algorithm)优化算法：
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    甲虫天线搜索算法（Beetle Antennae Search Algorithm, BAS）是一种模拟自然界中甲虫觅食行为的优化算法，用于解决复杂问题中的参数寻优。 甲虫天线搜索算法（BAS）作为一种元启发式优化方法因其在解决复杂问题上的卓越性能而受到广泛关注。该算法的设计灵感来源于长角甲虫的觅食行为，通过模拟自然界中昆虫触角的功能及随机行走模式，实现了探测与搜寻两个关键步骤。最终，在Michalewicz函数上进行测试后发现，BAS算法的有效性得到了数值结果的支持。
     
  • 麻雀搜索算法优化-Sparrow-Search-Algorithm-Matlab-main.zip
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    麻雀搜索算法优化提供了基于Matlab实现的麻雀搜索算法代码，适用于解决各种最优化问题，特别适合科研与工程应用中的复杂寻优场景。 从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食策略出发，提出了一种新的群体优化方法——麻雀搜索算法（SSA）。
     
  • 天牛须法的搜索算法优化（MATLAB）
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    本研究探讨了在MATLAB环境下对天牛须法搜索算法进行性能优化的方法，旨在提高算法效率和解决复杂问题的能力。 天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search, BAS）是一种在2017年提出的基于天牛觅食原理的多目标函数优化技术。该算法模仿了天牛如何根据食物气味强度来寻找食物的过程：当一只天牛觅食时，它通过比较左右触角接收到的食物气味强弱来决定下一步移动的方向。 BAS 算法与遗传算法、粒子群算法等类似，在不需要知道目标函数的具体形式和梯度信息的情况下，能够自动完成寻优过程。与其他方法不同的是，BAS 只使用一个个体进行优化，因此其搜索速度显著提高。 以下是 BAS 的主要步骤： 1. 创建天牛须朝向的随机向量，并对其进行归一化处理。 2. 确定左右触角在空间中的坐标位置。 3. 通过适应度函数计算出左右触角接收到的信息强度（即 f(x_l) 和 f(x_r)，其中f()是用于评估解的质量或性能的适应度函数）。 4. 根据迭代次数调整天牛的位置，更新搜索方向。在每次迭代中，步长因子和符号函数 sign() 会根据当前情况动态改变。 通过这种方式，BAS 能够有效地解决复杂的优化问题。
     
  • 【优化求解】天牛须搜索算法优化.md
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    本Markdown文档介绍了天牛须搜索算法及其在优化问题中的应用，详细讲解了该算法的工作原理和实现步骤。 天牛须搜索优化算法是一种基于自然界中天牛觅食行为的启发式优化方法。该算法模拟了雌性天牛释放气味吸引雄性来定位食物源的过程，进而应用于解决复杂问题中的参数寻优。通过引入特定机制如距离更新规则和方向选择策略等，使得此算法在处理多峰函数、高维空间搜索等问题上表现出色。 与其他传统优化技术相比，天牛须搜索算法具有较强的全局探索能力和较快的收敛速度，在实际应用中展现出良好的鲁棒性和实用性。因此，它被广泛应用于工程设计、机器学习等领域中的复杂问题求解任务当中。
     
  • 基于集束搜索（beam search）的图搜索算法
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    本研究提出了一种创新性的基于集束搜索（Beam Search）的图搜索算法，旨在提高大规模图数据处理中的效率和准确性。通过限制每一步扩展节点的数量来优化计算资源使用，并保证接近最优解的结果输出，尤其适用于复杂的路径规划、自然语言处理等领域。 使用集束搜索（beam search）方法的图搜索算法（Java）。程序中的队列类可以自己实现，我编写了一个并附在源码目录中。
     
  • 候选区域搜索——Selective Search算法.zip
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    本资源提供了一种高效的目标检测方法——Selective Search算法。通过生成高质量的候选区域，该算法能显著提高对象识别准确率，并广泛应用于计算机视觉领域。 1. 使用Python实现功能。 2. 提供Selective Search算法的源代码。 3. 生成目标检测候选区域。
     
  • 原子搜索优化算法(ASO)
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    原子搜索优化（Atomic Search Optimization, ASO）是一种新型的元启发式优化算法，灵感来源于物理世界的原子结构和行为。该方法通过模拟原子的动态特性来进行全局与局部搜索，旨在解决复杂的优化问题，并已在多个领域展现出强大的应用潜力。 Atom Search Optimization（ASO）是一种新颖的优化方法，用于解决各种优化问题。该方法通过模拟自然界中原子运动的行为来工作，其中包括原子间的相互作用力以及由此产生的Lennard-Jones势能和键长潜力约束力。这种方法不仅概念上易于理解，在实际操作中也十分简便，并且提供了相关的MATLAB源代码以供研究者使用。
     
  • 基于天牛须搜索算法的BP神经网络优化研究_BP神经网络_BP_天牛搜索算法_BP优化
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    本研究探讨了将天牛须搜索算法应用于BP神经网络中的优化方法，旨在提升其学习效率与精度。通过结合两者优势，提出了一种有效的BP网络参数优化策略，为模式识别等领域提供了新的解决方案。 天牛须优化算法及其对BP神经网络的优化。
     
  • 【算法优化】差分松鼠搜索算法(DSSA).zip
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    差分松鼠搜索算法(DSSA)是一种创新性的优化算法，结合了差分进化与松鼠搜索机制的优点，适用于解决复杂优化问题。此资源包内含详细文档及示例代码，助力科研与工程应用。 本算法采用MATLAB实现差分松鼠优化算法，可供需要优化算法的用户参考。
     
  • 天牛搜索算法BSO.zip
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    天牛搜索算法BSO是一款创新的优化搜索工具，采用独特的天牛群体行为模型，有效解决复杂科学与工程问题。下载本资源，探索高效求解之道。 在Matlab中实现了一种天牛群算法，该算法基于原始的天牛须算法，并结合了例子群算法。实验结果表明，这种新方法优于粒子群优化算法和传统的天牛须算法。