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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：
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。

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  • 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。
     
  • 修改版䲟鱼优化算法（Modified Remora Optimization Algorithm, MROA）
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    修改版䲟鱼优化算法(MROA)是对自然䲟鱼吸附行为的模拟与改进，旨在提升搜索效率和求解精度，在复杂问题求解中展现出优越性能。 䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm, ROA）是2021年提出的一种元启发式优化算法，其灵感来源于海洋中䲟鱼的寄生行为。作为海洋中最聪明的鱼类之一，为了免受敌人的入侵并节省体力，䲟鱼会选择附着在旗鱼、鲸鱼或其他生物上觅食。算法借鉴了旗鱼（Swordfish Optimization Algorithm, SFO）和鲸鱼（Whale Optimization Algorithm, WOA）的行为模式，并结合了这两种方法的部分更新公式来进行全局和局部的位置更新。 此外，在决定是否需要更换宿主时，䲟鱼会在当前宿主体周围进行小范围移动以积累经验。如果不需要更换宿主，则继续在该宿主附近觅食。
     
  • 改良版䲟鱼优化算法（Enhanced Remora Optimization Algorithm，EROA）
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    简介：EROA是一种改进的计算智能技术，借鉴了䲟鱼附着和游动的独特行为。通过增强搜索能力和加速收敛过程，EROA在解决复杂优化问题上表现出色。 䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm, ROA）是2021年提出的一种元启发式优化方法，其灵感来源于海洋中䲟鱼的寄生行为。作为海洋中最聪明的鱼类之一，为了免受敌人的侵扰并节省体力，䲟鱼会依附在旗鱼、鲸鱼或其他生物上觅食。算法以䲟鱼依附于旗鱼（Swordfish Optimization Algorithm, SFO）和鲸鱼（Whale Optimization Algorithm, WOA）为例进行说明。 因此，ROA借鉴了SFO和WOA的部分更新规则，用于全局和局部的位置调整。此外，为了确定是否需要更换宿主，䲟鱼会在当前宿主体周围进行小范围移动以积累经验；如果不需要更换，则继续在现有宿主附近觅食。
     
  • 改良版沙猫群优化算法（Enhanced Sand Cat Swarm Optimization, ESSCO）
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    ESSCO是一种改进型的沙猫群优化算法，通过引入新的搜索策略和参数自适应调整机制，增强了算法的探索能力和收敛速度，在多个测试函数上表现出优越性能。 沙猫群优化算法（Sand Cat Swarm Optimization, SCSO）的灵感来源于自然界中沙猫的行为模式。沙猫具有捕捉低频噪声的能力，无论猎物是在地面上还是地下，它都能够迅速定位并捕获它们。基于这一特性，SCSO 算法模拟了两种主要行为：搜寻和攻击猎物。尽管在自然环境中沙丘猫通常是独立生活的动物，在算法设计中假设这些沙猫是群体活动的，以此来体现种群智能的概念。
     
  • Pelican Optimization Algorithm (POA)_鹈鹕优化算法
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    鹈鹕优化算法（POA）是一种受自然界鹈鹕捕猎策略启发的新型元启发式优化技术，在解决复杂优化问题方面展现出卓越效能。 鹈鹕优化算法（POA）是一种新的自然启发式算法。该算法的设计灵感来源于鹈鹕在捕猎过程中的行为模式。在POA框架内，搜索代理被视作正在寻找食物来源的鹈鹕。为此，提出了一种用于解决优化问题的数学模型来描述和实现这一过程。
     
  • 蚱蜢优化算法(Grasshopper-Optimization-algorithm-master).zip
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    蚱蜢优化算法是一个模拟自然界蚱蜢行为的新型元启发式计算方法，适用于解决复杂的优化问题。该压缩包包含相关代码和文档资料。 简介：蝗虫算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GOA）是由Saremi等人在2017年提出的一种元启发式仿生优化算法。该算法具有高效的搜索能力和快速的收敛速度，同时其特有的自适应机制能够很好地平衡全局和局部搜索过程，从而实现较高的寻优精度。 内容：GOA蝗虫优化算法用于测试单峰和多峰函数。
     
  • 鲸鱼优化算法在群智能算法中的应用(WOA.rar)
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    本资源包含关于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）的研究资料，探讨了其在解决复杂优化问题时的应用与优势，并分析了该算法在群智能算法领域内的地位和影响。 WOA.rar 包含群智能算法中的鲸鱼优化算法相关资料。压缩文件内有对应的PDF文档、图片以及MATLAB源码。
     
  • 01-群体智能优化算法：群体智能与进化计算.docx
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    本文档探讨了群体智能及其在进化计算中的应用，介绍了多种基于生物和社会系统原理的优化算法，旨在解决复杂问题。 优化问题广泛存在于科学、工程及工业领域之中，在许多情况下涉及复杂的决策变量、目标函数以及约束条件。传统或经典优化技术在处理这些问题时往往遇到挑战，尤其是面对大规模且高度非线性的现实世界难题时显得力不从心。因此，开发高效的计算方法变得至关重要，这些算法需要能够应对各种规模的问题，并提供可靠的结果。 受到自然界启发的智能算法为解决此类问题提供了新的视角和工具。这类技术主要应用于计算科学领域中的计算智能（CI），包括模糊系统、神经网络、群体智能以及进化计算等分支。计算智能因其强大的适应性及灵活性，成为处理复杂现实世界难题的有效途径之一。其中，群体智能与进化计算作为该领域的关键组成部分，在优化问题求解方面展现出了显著的优势。 本章节将重点介绍各种基于群体和进化的优化算法及其应用。
     
  • 随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法: Random Drift Particle Swarm Optimization (RDPSO)...
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    随机漂移粒子群优化（RDPSO）算法是一种改进的群体智能优化方法，通过引入随机漂移机制增强了标准粒子群优化算法的探索能力。此算法适用于解决复杂多模态优化问题，并已在多个领域展现出优越性能。 这是一种相对较新的元启发式技术，是PSO算法的一种新变体。Sphere测试函数被用作目标函数。关于代码的参考和解释，请参阅以下两篇文献： 1. Wael T. Elsayed、Yasser G. Hegazy、Mohamed S. El-bages 和 Fahmy M. Bendary 的论文“使用自适应机制改进随机漂移粒子群优化以解决电力经济调度问题”，发表在IEEE Transactions in Industrial Informatics，第一卷第3期（2017年），页码为1017-1026。 2. J. Sun, V. Palade, X.-J. Wu、W. Fang 和 Z. Wang 的论文“通过随机漂移粒子群优化解决具有发电机约束的电力经济调度问题”。
     
  • 智能优化算法：人类学习优化算法(Human Learning Optimization).zip
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    本资源提供了一种创新的人类学习优化算法（HLO），旨在模拟和增强人类的学习过程以解决复杂的优化问题。文件内含详细的理论说明与实践应用案例，适用于研究人员及工程师深入探索智能算法领域。 分享了人类学习优化算法Human Learning Optimization的源代码及其原文，经测试有效。更多算法内容可查看相关空间。