EBWO算法：采用双改进策略的白鲸优化新进展，相比原版BWO、GWO、WOA和SSA有明显优势

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本文介绍了EBWO算法，通过双改进策略对白鲸优化算法进行创新，相较于传统BWO、GWO、WOA及SSA算法展现出显著性能提升。 EBWO算法：在双改进策略下的白鲸优化新进展本段落介绍了一种混合改进的白鲸优化算法（EBWO），该算法通过引入准反向学习QOBL策略及旋风觅食策略，显著提升了原有BWO、GWO、WOA和SSA等算法的表现。相较于原始版本及其他同类算法，EBWO在迭代速度与开发能力上均实现了质的飞跃。具体改进点包括： 1. 引入准反向学习QOBL策略以加快收敛速率； 2. 采用旋风觅食机制来增强探索未知解空间的能力；实验结果表明，在包含23种基准测试函数的对比分析中，EBWO算法展示出了卓越的效果。

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EBWO算法：采用双改进策略的白鲸优化新进展，相比原版BWO、GWO、WOA和SSA有明显优势

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本文介绍了EBWO算法，通过双改进策略对白鲸优化算法进行创新，相较于传统BWO、GWO、WOA及SSA算法展现出显著性能提升。 EBWO算法：在双改进策略下的白鲸优化新进展本段落介绍了一种混合改进的白鲸优化算法（EBWO），该算法通过引入准反向学习QOBL策略及旋风觅食策略，显著提升了原有BWO、GWO、WOA和SSA等算法的表现。相较于原始版本及其他同类算法，EBWO在迭代速度与开发能力上均实现了质的飞跃。具体改进点包括： 1. 引入准反向学习QOBL策略以加快收敛速率； 2. 采用旋风觅食机制来增强探索未知解空间的能力；实验结果表明，在包含23种基准测试函数的对比分析中，EBWO算法展示出了卓越的效果。

基于白鲸优化算法的VMD改进-BWO-VMD.zip

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本资源提供一种基于白鲸优化算法（BWO）改进的变分模态分解（VMD）方法——BWO-VMD。通过优化参数设置，有效提升信号处理和特征提取精度与效率，适用于各类复杂数据环境下的模式识别与分析任务。 MATLAB程序BWO-VMD使用白鲸优化算法来优化VMD参数，并以最小包络熵作为适应度函数，从而找到对应的IMF分量。然后收集最佳IMF分量的9种时域指标：计算均值、方差、峰值、峭度、有效值、峰值因子、脉冲因子、波形因子和裕度因子。

白鲸优化算法（BWO）及其智能应用（）

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白鲸优化算法(BWO)是一种新颖的元启发式群体智能算法，模拟白鲸的行为特性。该算法在求解复杂优化问题中展现出高效性和鲁棒性，并广泛应用于多个领域如电力系统、机械工程和数据挖掘等，推动了智能化技术的发展与应用创新。白鲸优化算法（Beluga Whale Optimizer, BWO）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它通过模拟白鲸的行为模式来解决复杂的优化问题。 BWO的工作机制主要包括以下几个方面：捕食行为：模仿白鲸在自然环境中的捕猎方式，在目标搜索和优化过程中进行探索。社会互动：通过模拟白鲸之间的交流与合作，增加种群的多样性。迁移模式：根据白鲸迁徙的习惯，提高算法全局搜索的能力。该算法的优点包括：强大的探索能力：BWO能够在解空间的不同区域中高效地寻找解决方案。灵活性：适用于各种优化问题，无论是连续还是离散型的问题都能有效处理。快速收敛性：通常在较少的迭代次数内就能找到较为理想的解。易于实现：其设计原理简单明了，便于编程和应用。

基于混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法

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本研究提出了一种结合混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法，旨在提高算法在复杂问题求解中的探索能力和收敛速度。为了改善鲸鱼优化算法在探索与开发能力协调不足及容易陷入局部最优的问题，提出了一种基于混沌搜索策略的改进鲸鱼优化算法（CWOA）。首先采用了混沌反向学习方法来生成初始群体，确保了全局搜索过程中的多样性；其次设计了一个非线性混沌扰动机制协同更新收敛因子和惯性权重，以此平衡探索与开发之间的关系；最后结合种群进化过程中最优个体的混沌搜索策略以降低算法陷入局部极值的可能性。通过10个基准测试函数及6个复合测试函数验证了该方法的有效性，实验结果显示CWOA在收敛速度、精度以及鲁棒性能方面均优于对比算法。

基于EBWO的白鲸算法改进及其亮点：引入准反向学习策略

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本文提出了一种新的优化算法，即在原始白鲸优化算法基础上结合EBWO和准反向学习机制改进而成。该方法显著提升了探索能力和收敛速度，在多个测试函数上展现了优越性能。 EBWO改进了白鲸算法，这是一种混合改进的白鲸优化算法（EBWO）。其主要改进点包括两个方面： 1. 引入准反向学习QOBL策略以提高迭代速度。 2. 采用旋风觅食策略来增强算法的探索能力。通过将改进后的EBWO与原始BWO、GWO、WOA和SSA进行对比，发现其性能显著提升。在23种基准测试函数中均展现了优越性。

PSO优化策略改进

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本文探讨了对现有粒子群优化（PSO）算法进行策略性改进的方法，旨在提高其在复杂问题求解中的效率和精度。通过调整惯性权重、学习因子等参数，并引入新型更新机制，增强了PSO算法的全局搜索能力和收敛速度，为解决实际工程和科学计算难题提供了新的视角。本段落介绍了粒子群优化算法的几种常见改进策略，包括权重线性递减PSO、自适应权重PSO以及随机权重PSO等方法。

DEGWO: 基于de-GWO的GWO优化算法改进

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本文提出了一种基于去噪策略（de-noising strategy）改进灰狼 optimizer (GWO) 算法的新方法——DEGWO，旨在提升算法在复杂问题上的搜索效率和解的质量。 DEGWO是一种优化算法，它是将GWO和DE结合起来的产物。这种结合使得两个单独的算法的优势能够互补，从而更好地进行参数优化。

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。

YOLOv5的改进与优化策略.zip

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本资料探讨并实施了对YOLOv5目标检测模型的各种改进和优化方法，旨在提升其性能、速度及准确性。 yolov5改进优化策略.zip包含了对YOLOv5模型的多种改进和优化方法。文件内详细介绍了如何提升模型性能、加速训练过程以及改善检测精度等方面的策略。这些改进对于希望在实际应用中进一步提高YOLOv5效果的研究人员和技术开发者来说非常有价值。

改进鲸鱼优化算法(IWOA)：多策略融合下的高效性能与参数优化指南

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本研究提出一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA），通过集成多种策略以提升搜索效率和精度，并详细探讨了关键参数对算法性能的影响，为应用提供了实用优化指导。改进鲸鱼优化算法（IWOA）通过融合多种策略来提升性能与参数的优化效果。具体的改进公式会在README文件中详细给出。在初始种群为30、独立运行次数为30以及迭代500次的情况下，该改进算法分别与原始鲸鱼算法、灰狼算法、麻雀算法和北方苍鹰算法进行了比较，并展示了其显著的效果提升。尽管当前的改进版本仍有优化空间，但通过调整参数组合可以进一步改善性能表现。文件中详细说明了哪些部分需要进行优化以及如何操作，例如仅改变一个参数就可使F4测试函数的表现有明显提高。此外，该研究还附带了23种不同的测试函数及其对应的波形图，并提供了相应的收敛曲线以供参考和分析使用。