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元启发式算法及爬行动物优化算法（Reptile Search Algorithm，RSA）的Matlab源代码

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简介：
本简介提供了一种新颖的元启发式算法——爬行动物优化算法（RSA）的MATLAB实现。该算法模拟了自然界中爬行类动物觅食和生存的行为策略，适用于解决各类复杂优化问题。 元启发式算法的Matlab源代码包括爬行动物优化算法（Reptile Search Algorithm，RSA）。运行main函数可以直接绘制出算法的收敛曲线。压缩包内包含23个测试函数。本资源仅供学习交流使用，请勿用于商业用途。

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  • 元启发式算法及爬行动物优化算法（Reptile Search Algorithm，RSA）的Matlab源代码
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    本简介提供了一种新颖的元启发式算法——爬行动物优化算法（RSA）的MATLAB实现。该算法模拟了自然界中爬行类动物觅食和生存的行为策略，适用于解决各类复杂优化问题。 元启发式算法的Matlab源代码包括爬行动物优化算法（Reptile Search Algorithm，RSA）。运行main函数可以直接绘制出算法的收敛曲线。压缩包内包含23个测试函数。本资源仅供学习交流使用，请勿用于商业用途。
     
  • 蛇优化算法(SO)的元启发式方法及Matlab源代码
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    本资源提供基于模仿蛇觅食行为的优化算法（SO）及其在解决复杂问题中的应用。附带详尽文档与Matlab实现代码，助力科研人员和工程师快速上手并深入研究。 元启发式算法的Matlab源代码包括蛇优化算法（Snake Optimization, SO）。运行main函数即可绘制出算法收敛曲线。本资源仅供学习交流使用，严禁用于商业用途。
     
  • 沙猫群优化算法（SCSO）的元启发式算法及Matlab源代码
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    简介：本文介绍了一种新型的元启发式算法——沙猫群优化算法（SCSO），并提供了其在Matlab环境下的实现代码，旨在为研究者和工程师提供一个高效的优化工具。 沙猫群优化（Sand Cat Swarm Optimization, SCSO）算法是一种受自然界中沙猫行为启发而设计的元启发式算法。本资源仅供学习交流使用，请勿用于商业目的。
     
  • 麻雀搜索算法优化-Sparrow-Search-Algorithm-Matlab-main.zip
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    麻雀搜索算法优化提供了基于Matlab实现的麻雀搜索算法代码，适用于解决各种最优化问题，特别适合科研与工程应用中的复杂寻优场景。 从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食策略出发，提出了一种新的群体优化方法——麻雀搜索算法（SSA）。
     
  • BAS-甲虫天线搜索算法(B Beetle Antennae Search Algorithm)优化算法：
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    甲虫天线搜索算法（Beetle Antennae Search Algorithm, BAS）是一种模拟自然界中甲虫觅食行为的优化算法，用于解决复杂问题中的参数寻优。 甲虫天线搜索算法（BAS）作为一种元启发式优化方法因其在解决复杂问题上的卓越性能而受到广泛关注。该算法的设计灵感来源于长角甲虫的觅食行为，通过模拟自然界中昆虫触角的功能及随机行走模式，实现了探测与搜寻两个关键步骤。最终，在Michalewicz函数上进行测试后发现，BAS算法的有效性得到了数值结果的支持。
     
  • 人工兔子优化算法_ARO_仿生元启发式算法
    优质
    人工兔子优化（ARO）是一种新型的仿生元启发式算法，模拟自然界中兔子的行为策略来解决复杂优化问题。该算法通过模仿兔子觅食、逃跑和繁殖等行为，为工程设计、经济管理和生物信息学等领域提供了高效的解决方案。 一种新的求解工程优化问题的仿生元启发式算法。
     
  • 阿基米德元启发式优化算法(AOA)
    优质
    阿基米德元启发式优化算法（AOA）是一种新型的元启发式计算方法，模仿阿基米德浴缸溢水原理来解决问题寻优。该算法广泛应用于各种复杂问题的求解中，通过模拟自然界中的现象和机制来寻找最优或近似最优解。 阿基米德优化算法是一种用于解决优化问题的新元启发式算法。
     
  • MATLAB中的Artificial Rabbits Optimization (ARO)：用于工程优化问题的生物启发式元启发式算法
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    本文介绍了一种新颖的生物启发式元启发式算法——人工兔子优化(ARO)，该算法基于MATLAB环境，专门设计用于解决复杂的工程优化问题。 Artificial Rabbits Optimization (ARO) 是一种受到自然界兔子生存策略启发的算法。该算法既有效又易于实现。在23个基准函数和5个工程设计问题上的测试表明，ARO具有解决全局优化问题的强大能力。
     
  • 秃鹰搜索优化算法(BES)：一种新的全局优化元启发式算法-基于matlab开发
    优质
    简介：本文介绍了一种新颖的全局优化元启发式算法——秃鹰搜索优化算法（BES），并提供了基于MATLAB的实现方法，展示其在解决复杂问题上的潜力和效率。 秃鹰搜索（BES）算法是一种新颖的元启发式优化算法，模仿了秃鹰在寻找鱼类时采用的狩猎策略或聪明的社会行为。这种算法的相关研究发表于《人工智能评论》期刊上，具体为Alsattar、Zaidan和Zaidan等人在2020年出版的文章（第53卷第3期），页码范围是2237至2264。