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樽海鞘群算法及其Mirjalili的原始论文Salp Swarm Algorithm: A Bio-Inspired Optimization Technique...

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简介：
本文介绍了Mirjalili提出的海鞘群算法，这是一种受生物启发的优化技术，用于解决复杂的优化问题。该文详细阐述了算法原理及应用实例。 Mirjalili在论文《Salp Swarm Algorithm:A bio-inspired optimizer for engineering design problems》中首次提出了樽海鞘群算法。

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  • 樽海鞘群算法及其Mirjalili的原始论文Salp Swarm Algorithm: A Bio-Inspired Optimization Technique...
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    本文介绍了Mirjalili提出的海鞘群算法，这是一种受生物启发的优化技术，用于解决复杂的优化问题。该文详细阐述了算法原理及应用实例。 Mirjalili在论文《Salp Swarm Algorithm:A bio-inspired optimizer for engineering design problems》中首次提出了樽海鞘群算法。
     
  • 樽海鞘群算法(SSA).zip
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    本资源为樽海鞘群算法（SSA）相关代码及应用示例，提供给研究与学习优化算法的用户。下载后可直接运行，方便理解并实现该算法。 Mirjalili等人在2017年发表的论文《Salp Swarm Algorithm:A bio-inspired optimizer for engineering design problems》中介绍了一种模拟樽海鞘生物行为的智能优化算法。该算法与粒子群算法、蚁群算法等类似，但具有新颖性，并已在多个领域得到应用。同时，基于此算法的各种改进方法也不断涌现。文件包括论文和作者提供的源代码，欢迎大家下载并交流学习。
     
  • 改进版的樽海鞘群算法(SSA)
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    简介：本研究提出了一种改进版樽海鞘群算法（SSA），旨在优化原算法的搜索效率和精度，适用于复杂问题求解。 实用型新型智能优化算法可以根据不同工程的实际需求对具体工程细节进行优化，适用于实验仿真和论文写作。
     
  • 樽海鞘算法(SSA).zip
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    《樽海鞘算法(SSA)》是一套模拟海洋生物樽海鞘群体行为的优化算法，适用于解决复杂问题中的参数优化与搜索。 樽海鞘优化算法是2017年提出的一种新的群体智能算法，SSA算法能够有效地改善初始随机解，并收敛于最优解。文件中包含相关论文的内容。
     
  • 改良樽海鞘群算法的莱维飞行策略应用
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    本研究旨在通过引入改进的莱维飞行策略来优化樽海鞘群算法，提高其在复杂问题求解中的搜索效率与精度。 为了改进樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm, SSA）在寻优过程中收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题，本段落提出了一种采用莱维飞行策略的条件化更新樽海鞘群算法（Levy Flight-based Conditional Updating Salp Swarm Algorithm，LECUSSA），并将其应用于分类算法中的特征子集选择过程。首先，利用莱维飞行策略的独特跳跃特性来随机更新领导者的位置，以增强全局最优解搜索的能力；其次，在追随者位置的更新过程中引入条件控制机制，使它们不再盲目跟随领导者，从而加速了收敛速度。通过在23个优化基准函数上进行性能比较实验，并将算法应用于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类特征子集选择中，使用8个UCI数据集对结果进行了评估。结果显示LECUSSA具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速率，在经过该算法处理后的特征选择过程中能够找到最佳分类准确率所需的特征子集。
     
  • 改进型智能算法：金枪鱼群优化算法(tuna swarm optimization algorithm)
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    简介：金枪鱼群优化算法是一种创新性智能计算方法，模仿金枪鱼群的行为模式，旨在解决复杂优化问题。相较于传统算法，此方法展现出更强的全局搜索能力和更快的收敛速度，在多个领域具有广泛应用潜力。 分享了金枪鱼群优化算法（Tuna Swarm Optimization Algorithm）的源代码及其原文，亲测有效。
     
  • MATLAB代码：原始Pelican Optimization Algorithm (POA)算法
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    本段落介绍的是原始Pelican Optimization Algorithm（POA）算法的MATLAB实现代码。此算法模拟了pelicans觅食行为以解决优化问题，是仿生智能计算领域的重要贡献之一。 原始鹈鹕优化算法的完整MATLAB代码，包含23种测试函数。
     
  • A*算法原始论文
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    《A*算法原始论文》详细介绍了A*搜索算法的基本原理和实现方法，是路径寻址与图论中的经典文献。 A*（A-Star）算法是一种在静态路网中求解最短路径的高效直接搜索方法，也被广泛应用于其他问题中的启发式算法。值得注意的是，尽管它是最有效的直接搜索算法之一，之后出现了许多预处理算法（如ALT、CH和HL等），这些新方法在线查询效率远高于A*算法，甚至达到数千乃至上万倍。
     
  • SSA（樽海鞘群算法）_SSA_ELM（基于SSA的ELM算法）_功率预测与风预测
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    本研究提出了一种结合樽海鞘群算法(SSA)优化的极端学习机(ELM)模型，即SSA_ELM，应用于电力系统的功率预测及风电预测领域。该方法通过改进ELM的输入权重和偏置隐节点设置，增强了预测准确性与效率，在实际案例分析中表现出色。 利用樽海鞘算法与极限学习机结合风电场数据，在考虑风速和温度等因素的情况下对风功率进行预测，取得了较好的效果。
     
  • 基于樽海鞘算法的多目标优化及MATLAB实现(SalpSwarmAlgorithm, SSA).zip
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    本资料包提供了一种新颖的樽海鞘群智能算法（SSA）应用于解决复杂的多目标优化问题，并详细说明了如何使用MATLAB进行实现，旨在为研究者和工程师们提供一个强大的工具。 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示，对于介绍的具体内容可点击博主主页搜索博客查看。 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，致力于修心与技术同步精进。如有合作意向，请私信联系。