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群智能第十六期-野狗优化算法(Matlab应用).zip

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简介：
本资源为《群智能第十六期-野狗优化算法》提供基于Matlab的应用示例与教程。通过实例讲解如何利用MATLAB实现野狗优化算法，适用于科研人员和学生学习和实践。 野狗优化算法的MATLAB源码具有强大的智能全局优化能力，且算法简单、易操作和实现。

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  • 群智能第十六期-野狗优化算法(Matlab应用).zip
    优质
    本资源为《群智能第十六期-野狗优化算法》提供基于Matlab的应用示例与教程。通过实例讲解如何利用MATLAB实现野狗优化算法，适用于科研人员和学生学习和实践。 野狗优化算法的MATLAB源码具有强大的智能全局优化能力，且算法简单、易操作和实现。
     
  • 群体智能优化算法及其应用
    优质
    《群体智能优化算法及其应用》一书深入浅出地介绍了多种基于自然界生物行为的优化算法，探讨了这些算法在解决复杂问题中的实际应用案例。 这是一本很好的群智能优化算法教程，详细介绍了算法的思想、理论证明分析以及实际应用。
     
  • 鼠群优化算法（RSO）及其智能应用
    优质
    《鼠群优化算法(RSO)及其智能应用》一书深入探讨了模拟自然界鼠类行为的新型元启发式优化算法，广泛应用于解决复杂问题。 鼠群优化算法（Rat Swarm Optimization, RSO）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模仿了老鼠群体的行为模式，如觅食、避险及种内互动，以解决复杂的优化问题。 RSO的工作机制主要包括： 觅食行为：模拟老鼠寻找食物的过程，用于探索解空间。 避险行为：通过模拟老鼠逃避天敌的方式，增强局部搜索能力。 群体互动：模仿老鼠之间的社会交往，有助于保持种群多样性并防止过早收敛。 优点包括： 强大的探索能力：RSO能够有效地在不同的区域中探索解空间。 灵活性：适用于多种优化问题，涵盖连续和离散类型的问题。 快速收敛：通常能够在较少的迭代次数内找到较好的解决方案。 易于实现：算法设计直观且容易编程。
     
  • 【Matlab代码优化算法】资源库第六期-天鹰优化器(AO).zip
    优质
    本资源为《Matlab代码优化算法》系列第六期，提供先进的天鹰优化器(AO)工具包，助力用户在Matlab环境中实现高效、智能的代码优化。 天鹰座优化器（AO）是2021年提出的一种新的群智能优化算法。它是一种基于种群的新型优化方法，灵感来源于天鹰座在捕猎过程中的自然行为。该研究的主要参考资料为Abualigah等人发表的文章《Aquila Optimizer：一种新颖的元启发式优化算法》，刊登于计算机与工业工程期刊（2021年）。
     
  • 鲸鱼优化算法在群智能算法中的应用(WOA.rar)
    优质
    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。
     
  • SSO_SSO算法_智能优化_蜘蛛群_群体算法_源码.zip
    优质
    本资源包含SSO（Spider Swarm Optimization）算法的源代码实现，适用于解决复杂优化问题。基于蜘蛛群行为的智能群体算法，有效促进科学计算与工程应用中的优化任务。 SSO算法源码包含智能优化算法及蜘蛛群群体算法的内容。文件格式为.zip。
     
  • 【群智能优化算法】美洲狮Puma优化算法及Matlab代码
    优质
    本资源介绍了一种新颖的群体智能优化算法——美洲狮Puma优化算法，并提供了对应的Matlab实现代码，便于学习和应用。 美洲狮优化器（Puma Optimizer, PO）是一种新型的元启发式算法，灵感来源于美洲狮的智慧与生存策略。该研究成果由Abdollahzadeh等人于2024年1月发表在SCI期刊《Cluster Computing》上。
     
  • 01-群体智能优化算法：群体智能与进化计算.docx
    优质
    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。
     
  • 2021年提出的DOA野狗优化算法及其在MATLAB中的测试函数，一种新型智能优化算法
    优质
    简介：本文介绍了一种新颖的智能优化算法——DOA（Dog Optimization Algorithm），于2021年提出。文章详细描述了该算法的设计原理，并通过多个MATLAB内置测试函数验证了其性能和效率。 野狗优化算法（DOA）是一种在2021年提出的新型智能优化方法，灵感来源于澳大利亚野狗的社会行为。该算法模拟了野狗群体寻找猎物的协作与竞争机制，适用于解决多模态、非线性及高维度问题，并被广泛应用于工程设计、数据分析和机器学习模型参数优化等领域。 在MATLAB环境中实现DOA时，首先要理解其基本工作流程。核心包括搜索策略（随机漫步和局部探索）、攻击行为以及防御策略来保证种群多样性。具体步骤如下： 1. 初始化：设定野狗数量、迭代次数及搜索空间范围，并生成初始位置。 2. 评价函数：定义目标函数以评估每个解决方案的适应度值。 3. 搜索策略：实现随机漫步与局部探索，更新野狗的位置信息。 4. 攻击和防御行为：根据距离判断并执行攻击或防御动作来调整种群分布。 5. 更新最优解：在每次迭代后比较所有方案，并保留最佳结果。 6. 迭代过程：重复上述步骤直至达到预定的迭代次数。 测试通常使用经典优化问题如Rosenbrock函数、Beale函数和Ackley函数，这些数学模型具有不同的性质（多峰性、非线性和高维等），用于全面评估DOA的寻优能力和收敛速度。实际应用中可以根据需求对算法进行调整或扩展以适应特定场景。 由于MATLAB提供了丰富的工具箱与可视化功能，使用户能够方便地监控和分析优化过程中的数据结果。因此，通过在该软件环境中实现DOA，可以有效地进行实验研究并开发新的应用场景。 总之，作为一种高效灵活的智能方法，野狗优化算法为解决复杂问题提供了一种有力手段，并且借助MATLAB平台的支持，在多种领域中展现出了广阔的应用前景和潜力。