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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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  • (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。
  • 版䲟(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。
  • 良版䲟(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。
  • 良版沙猫(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
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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(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。
  • 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-.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(RDPSO): 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”。
  • :人类学习(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。