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群智能算法合集及应用，以MATLAB为例的新颖方法

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简介：
本著作汇集了多种群智能优化算法，并通过MATLAB平台展示了这些算法在解决实际问题中的新颖应用方法。 新颖群算法（如烟花算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法等）的合集，包括相关论文及代码。

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  • 群智能算法合集及应用，以MATLAB为例的新颖方法
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    本著作汇集了多种群智能优化算法，并通过MATLAB平台展示了这些算法在解决实际问题中的新颖应用方法。 新颖群算法（如烟花算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法等）的合集，包括相关论文及代码。
     
  • 蚁群算法在人工智能中的应用_人工智能算法_蚁群算法_
    优质
    本文章主要探讨了蚁群算法在解决复杂优化问题中的独特优势及其在机器学习、路径规划等领域的具体应用案例，是理解人工智能领域中仿生算法不可多得的参考资料。 蚁群算法作为一种人工智能算法，可以应用于解决具有多项约束条件的最优规划问题。
     
  • 群智能算法新进展_灰狼_鲸鱼_布谷鸟_鲸鱼群算法合集
    优质
    本资料汇集了当前热门的群智能优化算法，包括灰狼算法、鲸鱼算法及布谷鸟搜索等，并深入探讨了最新的鲸鱼群算法发展动态与应用案例。 新颖群算法（如烟花算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法等）的合集，包括相关论文及代码。
     
  • 群体智能优化算法及其应用
    优质
    《群体智能优化算法及其应用》一书深入浅出地介绍了多种基于自然界生物行为的优化算法，探讨了这些算法在解决复杂问题中的实际应用案例。 这是一本很好的群智能优化算法教程，详细介绍了算法的思想、理论证明分析以及实际应用。
     
  • 削峰填谷算法及平均数法的应用，以MATLAB为例
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    本研究探讨了削峰填谷算法与平均数法则在资源调度中的应用，并通过MATLAB软件进行仿真分析，展示了其实用价值和优化效果。 粒子群削峰填谷算法是一种优化方法，利用粒子群智能搜索技术来解决资源分配不均的问题，通过模拟鸟群或鱼群的群体行为，找到最优解以实现系统效率的最大化。这种方法在电力调度、交通流量控制等领域有着广泛的应用前景。
     
  • 改进蚁群算法、Dijkstra算法及其他方法在二维和三维空间路径规划中的应用——以蚁群算法结合Dijkstra算法的程序为例
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    本文探讨了多种算法（包括改进后的蚁群算法及Dijkstra算法）在二维与三维空间路径规划中的运用，并着重介绍了一种将蚁群算法与Dijkstra算法相结合的方法，通过编程实现优化路径搜索。 本程序采用改进的蚁群算法结合Dijkstra算法以及MAKLINK图理论实现二维空间路径规划。具体步骤包括： 1. 利用MAKLINK图理论生成地图，并对可行点进行划分； 2. 使用Dijkstra算法寻找次优路径； 3. 在Dijkstra算法的基础上引入了蚁群算法，调整搜索策略以获得更短的路径。 可调参数包括：迭代次数、起始点位置、目标点位置以及障碍物的位置和大小。仿真结果显示了最优路径对比图、迭代曲线及行走距离输出。
     
  • 智能领域中的智能优化算法——以MATLAB实现的白鲸优化算法为例
    优质
    本篇文章探讨了在智能领域中应用广泛的智能优化算法，并详细介绍了通过MATLAB实现的白鲸优化算法。该算法模拟了白鲸的社会行为，用于解决复杂的优化问题。文中结合具体案例，展示了如何使用MATLAB进行高效编程和模型构建，旨在为科研人员和技术开发者提供实用的学习资源和参考实例。 白鲸优化算法适合初学者学习。
     
  • 基于MATLAB的新型群智能优化算法——烟花算法、粒子群算法和蚁群算法
    优质
    本研究探讨了三种新颖的群体智能优化方法：烟花算法、粒子群算法及蚁群算法，并通过MATLAB进行了深入分析与应用，展示了各自的独特优势。 新型群智能优化算法（用Matlab实现）包括烟花算法、粒子群算法和蚁群算法。压缩包内附有使用手册，方便读者操作。
     
  • 鼠群优化算法（RSO）及其智能应用
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    《鼠群优化算法(RSO)及其智能应用》一书深入探讨了模拟自然界鼠类行为的新型元启发式优化算法，广泛应用于解决复杂问题。 鼠群优化算法（Rat Swarm Optimization, RSO）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模仿了老鼠群体的行为模式，如觅食、避险及种内互动，以解决复杂的优化问题。 RSO的工作机制主要包括： 觅食行为：模拟老鼠寻找食物的过程，用于探索解空间。 避险行为：通过模拟老鼠逃避天敌的方式，增强局部搜索能力。 群体互动：模仿老鼠之间的社会交往，有助于保持种群多样性并防止过早收敛。 优点包括： 强大的探索能力：RSO能够有效地在不同的区域中探索解空间。 灵活性：适用于多种优化问题，涵盖连续和离散类型的问题。 快速收敛：通常能够在较少的迭代次数内找到较好的解决方案。 易于实现：算法设计直观且容易编程。
     
  • 智能算法集合：基于PID的搜索算法【2023最新智能优化算法】
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    本资料汇集了最新的基于PID控制理论的搜索算法，是2023年智能优化领域的精华总结，适用于科研与工程实践。 介绍了一种新的元启发式优化算法——PID搜索算法（PSA）。该算法基于增量PID算法，通过不断调整系统偏差，使整个种群收敛到最优状态。该成果于2023年12月发表在中科院1区SCI期刊《Expert Systems with Applications》上。