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利用极光优化算法改进VMD技术的PLO元启发式优化策略——发表于2024年《Neurocomputing》期刊

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本文提出了一种基于极光优化算法对VMD技术进行改进的PLO元启发式优化策略，并在2024年《Neurocomputing》期刊上发表。 PLO优化VMD技术：基于极光优化算法的元启发式方法于2024年8月在JCR 1区顶级期刊《Neurocomputing》上发表，该研究提供了十一种适应度函数供选择，并创新性地应用了vmd分解。这项工作展示了PLO（极光优化算法）作为元启发式算法的有效性和潜力，在VMD技术的优化中取得了显著成果。

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  • 利用极光优化算法改进VMD技术的PLO元启发式优化策略——发表于2024年《Neurocomputing》期刊
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    本文提出了一种基于极光优化算法对VMD技术进行改进的PLO元启发式优化策略，并在2024年《Neurocomputing》期刊上发表。 PLO优化VMD技术：基于极光优化算法的元启发式方法于2024年8月在JCR 1区顶级期刊《Neurocomputing》上发表，该研究提供了十一种适应度函数供选择，并创新性地应用了vmd分解。这项工作展示了PLO（极光优化算法）作为元启发式算法的有效性和潜力，在VMD技术的优化中取得了显著成果。
     
  • 启发式算法的优化改进
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    本研究聚焦于分析与评估现有启发式算法在解决复杂问题中的表现，并提出创新性优化策略以提升其效率和准确性。 启发式算法的优化是计算机科学领域解决复杂问题的一种高效策略，在人工智能、运筹学、图论及机器学习等多个学科中有广泛应用。这类算法基于部分信息或经验通过设定评价函数来指导搜索过程，以更快地找到近似最优解或者全局最优解。“启发式算法的优化”这一标题意味着探讨如何改进这些方法，使其在效率和解决方案质量之间达到更好的平衡。 核心在于设计准确高效的评价函数（如曼哈顿距离、汉明距离或欧几里得距离），用于衡量当前状态与目标之间的差距。优化过程中关注的重点是如何提升h(n)的精度以及有效探索状态空间的方法。 描述中提到的状态空间搜索是一种常见的框架，它涉及从初始状态出发通过一系列操作到达目标状态的过程，并采用A*算法等策略指导这一过程。这种算法结合了最佳优先搜索和启发式信息，利用f(n)=g(n)+h(n)的公式来评估节点n的价值，其中g(n)表示已知成本，而h(n)是剩余估计的成本。 优化启发式算法包括以下几个方面： 1. **改进评价函数**：提高h(n)的准确性以减少无效搜索路径。 2. **动态调整启发信息**：根据搜索过程中获得的信息来更新评估函数。 3. **记忆化搜索**：记录已访问的状态，防止重复计算和回溯。 4. **局部与全局优化结合**：利用如hill climbing、模拟退火或遗传算法等策略在不同层次上寻找最优解。 5. **并行处理**：采用多核处理器或多机分布式系统加速搜索过程。 6. **元启发式技术应用**：通过粒子群优化、蚁群算法等方式进一步改进其他启发式方法。 压缩包文件中可能包含关于具体案例和实现策略的详细讨论，以及对动态规划、贪心策略及回溯法等经典技巧的研究。这些内容对于深入理解和实际操作具有重要意义。 总之，通过对评价函数的设计、搜索策略的选择及其综合应用进行优化，可以显著提升启发式算法在解决复杂问题时的表现效率与质量。
     
  • 算术优化算法(AOA)：一种新的元启发式方法用于解决优化问题-MATLAB开发
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    本项目介绍了一种名为AOA（Arithmetic Optimization Algorithm）的新颖元启发式算法，专门设计用于求解各类复杂优化问题。采用MATLAB实现，展示了其在不同应用场景中的高效性和适用性。 算术优化算法（AOA）是一种新兴的元启发式方法，利用数学中的主要算术运算符的行为特性进行工作。该算法的相关研究发表在《应用力学与工程中的计算机方法》期刊上，具体文献为：Abualigah, L.、Diabat, A.、Mirjalili, S.、Abd Elaziz, M. 和 Gandomi, AH (2021)。此外，在Github平台上可以找到AOA的代码实现。
     
  • 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。
     
  • 水母搜索优化.zip_优化算法_元启发式_水母搜索优化
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    本资料深入探讨了水母搜索优化算法，一种创新性的元启发式求解策略。通过分析与实践案例，展示了该算法在问题解决中的高效性和适用性。 本研究提出了一种新的元启发式算法——人工水母搜索（JS）优化器，灵感来源于海洋中的水母行为。该算法模拟了水母随洋流移动、群体内的主动与被动运动模式、在不同运动间切换的时间控制机制以及它们聚集形成“绽放”的现象。经过一系列基准函数和优化问题的测试后，结果显示JS具有良好的性能表现。值得注意的是，该算法仅有两个参数需要设置：种群大小及迭代次数。因此，使用起来非常简便，并且可能成为解决各类优化问题的有效元启发式方法。
     
  • 阿基米德元启发式优化算法(AOA)
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    阿基米德元启发式优化算法（AOA）是一种新型的元启发式计算方法，模仿阿基米德浴缸溢水原理来解决问题寻优。该算法广泛应用于各种复杂问题的求解中，通过模拟自然界中的现象和机制来寻找最优或近似最优解。 阿基米德优化算法是一种用于解决优化问题的新元启发式算法。
     
  • 秃鹰搜索优化算法(BES)：一种新的全局优化元启发式算法-基于matlab开发
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    简介：本文介绍了一种新颖的全局优化元启发式算法——秃鹰搜索优化算法（BES），并提供了基于MATLAB的实现方法，展示其在解决复杂问题上的潜力和效率。 秃鹰搜索（BES）算法是一种新颖的元启发式优化算法，模仿了秃鹰在寻找鱼类时采用的狩猎策略或聪明的社会行为。这种算法的相关研究发表于《人工智能评论》期刊上，具体为Alsattar、Zaidan和Zaidan等人在2020年出版的文章（第53卷第3期），页码范围是2237至2264。
     
  • Matlab中的TriMOEA-TAnR代码：采用双档案与重组策略的多模态多目标优化算法（发表于IEEE进化计算期刊）
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    本研究在IEEE进化计算期刊上发表了关于TriMOEA-TAnR的论文，介绍了一种结合双档案和重组策略的创新性多模态多目标优化算法。该算法利用Matlab实现，有效提升了复杂问题求解能力。 在MATLAB中，TriMOEA-TA&R、MMMOP1-6 和 IGDM 的代码来源于刘元平等人发表的研究成果：“使用双归档与复合策略的多模态多目标进化算法”，该论文由IEEE Transactions on Evolutionary Computation 在2019年4月刊载。这些代码依赖于PlatEMO v1.6版本，此平台是由叶田等在《IEEE计算智能杂志》中介绍的一种用于进化多目标优化的MATLAB工具。 将所有相关文件放入PlatEMO主目录后即可运行上述算法。需要注意的是，由于 .mat 文件不保存Pareto最优集，因此无法通过 PlatEMO 自动计算IGDM值。关于如何手动执行 IGDM 计算，请参考 CalculateIGDM.m 脚本中的示例说明。 此外，PFPS文件夹包含了 MMMOP1-6 问题的帕累托前沿和集合数据。同时，文中还提到蔡同悦等人在《IEEE进化计算交易》上发表的一篇文章，介绍了一种使用环形拓扑解决多模态多目标优化问题的方法。
     
  • 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。
     
  • 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。