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猎人猎物优化算法的MATLAB代码及Hunter-Prey Optimizer (HPO)代码

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简介：
本资源提供了一套完整的MATLAB实现的猎人猎物优化算法（Hunter-Prey Optimizer, HPO）代码，适用于解决各种复杂优化问题。 该资源提供了一种名为猎人猎物优化算法（Hunter-Prey Optimizer, HPO），也称为猎食者优化算法的MATLAB代码实现。这种算法基于动物捕食行为，如狮子、豹子和狼等掠食者的狩猎方式以及雄鹿和瞪羚之间的相互作用，于2022年提出。 参考文献：Naruei I, Keynia F, Sabbagh Molahosseini A. Hunter-prey optimization: algorithm and applications[J]. Soft Computing, 2022, 26:1279-1314. 该资源包括猎人猎物优化算法的MATLAB代码，可以直接运行。它支持Sphere测试函数等多种目标函数，并输出最优解、最佳适应度值以及收敛曲线图像。 此资源适合从事算法研究和开发的人群使用。如果在使用过程中遇到问题，请通过适当的渠道联系作者寻求帮助。

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  • 猎人猎物优化算法的MATLAB代码及Hunter-Prey Optimizer (HPO)代码
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    本资源提供了一套完整的MATLAB实现的猎人猎物优化算法（Hunter-Prey Optimizer, HPO）代码，适用于解决各种复杂优化问题。 该资源提供了一种名为猎人猎物优化算法（Hunter-Prey Optimizer, HPO），也称为猎食者优化算法的MATLAB代码实现。这种算法基于动物捕食行为，如狮子、豹子和狼等掠食者的狩猎方式以及雄鹿和瞪羚之间的相互作用，于2022年提出。 参考文献：Naruei I, Keynia F, Sabbagh Molahosseini A. Hunter-prey optimization: algorithm and applications[J]. Soft Computing, 2022, 26:1279-1314. 该资源包括猎人猎物优化算法的MATLAB代码，可以直接运行。它支持Sphere测试函数等多种目标函数，并输出最优解、最佳适应度值以及收敛曲线图像。 此资源适合从事算法研究和开发的人群使用。如果在使用过程中遇到问题，请通过适当的渠道联系作者寻求帮助。
     
  • 猎人猎物优化算法的MATLAB代码，猎食者优化算法代码及Hunter-Prey Optimizer (HPO)代码
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    这段内容提供了多种基于猎人和猎物关系的优化算法的MATLAB实现代码，包括经典的猎食者优化算法以及更加先进的Hunter-Prey Optimizer (HPO)，适用于研究与工程应用。 该资源提供了一种名为猎人猎物优化算法（Hunter-Prey Optimizer, HPO），或称猎食者优化算法的MATLAB代码实现。此算法灵感源于狮子、豹子、狼等捕食者与羚羊、雄鹿等被捕动物之间的互动关系，于2022年被提出。参考文献为：Naruei I., Keynia F., Sabbagh Molahosseini A. Hunter-prey optimization: algorithm and applications[J]. Soft Computing, 2022, 26: 1279-1314。 该资源中的MATLAB代码可以直接运行，内置了Sphere测试函数等目标函数。执行后会输出最优解、最佳适应度值，并生成收敛曲线图像。 此资源适合从事算法研究开发的人群使用。若对资源的利用有任何疑问，可以通过平台联系作者。
     
  • 关于HPO的猎人猎物优化算法及其函数测试MATLAB代码
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    本简介介绍了一种基于自然界的狩猎行为优化算法——HPO（Hunter Predator Optimization）及其在MATLAB环境下的实现。该文提供了用于评估和验证此算法性能的一系列测试函数，旨在为研究者和开发者提供一个有效的工具集来探索优化问题的解决方案。 这段简介简要概述了文档的核心内容：一种名为猎人猎物优化（HPO）的新颖算法及其在MATLAB平台上的应用。它强调了提供的代码不仅 使用猎人猎物优化算法（HPO）对23个测试函数进行了测试，并包含源代码。
     
  • Python中的猎人猎物优化算法与函数极值求解程序，Hunter-Prey-Optimization
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    本项目实现了基于自然生态系统中猎人和猎物互动策略的新型启发式搜索算法——猎人猎物优化算法，并应用于Python环境以解决各种函数极值问题。 Python猎人猎物优化函数极值寻优程序（Hunter-Prey-Optimization）。
     
  • 基于猎人猎物算法优化的LSTM长短期记忆网络预测MATLAB代码
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    本作品提出了一种创新方法，结合了猎人猎物算法优化与LSTM模型，以提高序列数据预测精度，并提供了相应的MATLAB实现代码。 该资源包含利用猎人猎物算法（HPO）优化LSTM长短期记忆神经网络预测的MATLAB代码。猎人猎物算法是2022年提出的一种新颖智能优化方法。提供的代码已经验证过，注释详尽，可以直接运行并替换数据以获取结果。
     
  • 猎食者优化算法HPO及其智能应用
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    《猎食者优化算法HPO及其智能应用》一书聚焦于新型群体智能算法——猎食者优化算法的研究与实践，深入探讨其在不同领域的创新应用。 智能优化算法之一是猎食者优化算法（HPO）。
     
  • 优化版猎豹算法.zip
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    优化版猎豹算法是一款经过改良与升级的搜索引擎排名提升工具，旨在帮助企业及个人更高效地进行SEO优化。该算法通过模拟用户行为，提供更加自然的数据流量，助力网站快速提升在搜索结果中的位置。 猎豹优化算法.zip包含了针对猎豹搜索引擎进行优化的相关文件和技术资料。
     
  • 《猎人之书》—— 新的 Unity 动物狩猎狙击手游戏项目源码（C#）
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    《猎人之书》是一款使用Unity引擎开发的新颖动物狩猎射击游戏项目，采用C#编程语言编写。该项目提供了丰富的狩猎体验和挑战性任务，让玩家沉浸于刺激的自然探险之中。 《猎人之书》是一款新的Unity动物狩猎狙击手游戏项目源码。 该游戏支持Unity版本5.5.1f1及以上，并为移动设备设计了丛林动物狩猎的3D图形源代码，您可以按小时购买此产品或服务以满足您的需求。游戏中包括6个不同的狩猎区域（熊、野猪、鹿、兔子、狐狸和海娜），玩家可以体验第一人称视角下的射击游戏。 在《猎人之书》中，玩家需要完成各种任务来升级并解锁新的武器和其他功能。该游戏提供了多种不同风格的枪支供选择，每一款都适合特定类型的狩猎挑战。例如，在对付鹿或狼时可能只需一枪即可击毙它们；然而面对熊的时候，则必须更加小心谨慎，以防惊扰到它。 游戏特点包括： - Admob横幅和插页式广告 - 真实的3D图形设计，专为Android设备打造 - 12个不同的关卡，每个都有独特的挑战等待着玩家去克服。 - 极具真实感的狙击物理学体验 - 提供了在逼真的丛林环境中进行狩猎的机会 - 游戏玩法简单有趣，并且拥有高效的枪械控制机制 如何玩： 使用屏幕滑动来瞄准目标； 点击开火按钮来进行射击。
     
  • 新版代理猎手
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    《新版代理猎手》是一款策略与智慧并重的角色扮演游戏。玩家将扮演一名专业的私人调查员，在错综复杂的案件中抽丝剥茧，揭开真相。通过招募和培养各种专业人才，构建一个强大的团队，解决各类棘手问题。游戏融合了深度的剧情故事、丰富的人物设定以及多样化的任务模式，为玩家带来一场精彩绝伦的游戏体验。 代理猎手是一款集成了代理服务器搜索与验证功能的工具，具备以下特点： 1. 支持多网址段及端口自动搜索； 2. 用户可调整不同网段的搜索顺序； 3. 自动验证并提供速度评价； 4. 允许保存和重新验证搜索结果； 5. 提供灵活排序选项以方便用户整理信息； 6. 可导出或导入已有的代理服务器列表，便于数据迁移与分享； 7. 用户可以自定义连接超时及验证时间的设定； 8. 支持个性化设置验证内容； 9. 显示预计完成进度和剩余时间预测功能； 10. 自动检查并安装最新版本软件更新； 11. 在搜索完成后20秒自动关机，方便用户省电或进行其他操作； 12. 记录代理服务器的搜索历史记录便于追踪管理； 13. 可实现Proxy、SOCKS等不同类型代理之间的无缝切换和调度功能； 14. 允许设置最大连接数以确保不影响正常使用中的网络程序运行效率； 15. 设定为计划任务，在Win98系统中于午夜自动启动搜索进程； 16. 基本支持教育网内的代理服务器搜索，但仍不包括清华、北大和中科院的核心区域； 17. 支持HTTP, SOCKS4, SOCKS5以及FTP/Telnet等类型代理的发现与验证功能； 18. 自动扩展WIN98下的最大网络连接数以实现大规模并发请求处理能力提升； 19. 内置拨号管理模块，支持添加、删除拨号任务并具备断线重连和定时关机等功能； 20. 启动时自动运行，并可配置为开机即开始搜索代理服务器。