Advertisement

基于获取共享知识的算法：用于解决优化问题的新自然启发式方法-MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提出了一种新型自然启发式算法，旨在通过模拟生物和社会系统的智能行为来有效求解复杂优化问题。采用MATLAB实现并验证了该算法在多种标准测试集上的优越性能。 一种用于解决优化问题的新型自然启发算法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于获取共享知识的算法：用于解决优化问题的新自然启发式方法-MATLAB开发
    优质
    本项目提出了一种新型自然启发式算法，旨在通过模拟生物和社会系统的智能行为来有效求解复杂优化问题。采用MATLAB实现并验证了该算法在多种标准测试集上的优越性能。 一种用于解决优化问题的新型自然启发算法。
     
  • 算术优化算法(AOA)：一种新的元启发式方法用于解决优化问题-MATLAB开发
    优质
    本项目介绍了一种名为AOA（Arithmetic Optimization Algorithm）的新颖元启发式算法，专门设计用于求解各类复杂优化问题。采用MATLAB实现，展示了其在不同应用场景中的高效性和适用性。 算术优化算法（AOA）是一种新兴的元启发式方法，利用数学中的主要算术运算符的行为特性进行工作。该算法的相关研究发表在《应用力学与工程中的计算机方法》期刊上，具体文献为：Abualigah, L.、Diabat, A.、Mirjalili, S.、Abd Elaziz, M. 和 Gandomi, AH (2021)。此外，在Github平台上可以找到AOA的代码实现。
     
  • 阿基米德优化算法：一个新的元启发式方法解决优化问题-MATLAB开发
    优质
    本项目介绍了一种基于阿基米德几何原理的新型元启发式算法，用于高效求解复杂优化问题。通过MATLAB实现，展示了该算法在多个标准测试集上的优越性能。 现实世界中的数值优化问题的难度与复杂性显著增加，因此需要有效的优化方法来应对这些挑战。尽管已经引入了多种元启发式算法，但只有少数被学术界广泛认可。本段落提出了一种名为阿基米德优化算法（AOA）的新元启发式算法，用于解决复杂的优化问题。该算法的设计灵感来源于物理学中的阿基米德原理，通过模拟物体在流体中受到的浮力作用来实现优化过程。 为了评估其性能表现，在CEC17测试套件和四个工程设计问题上对AOA进行了详细的实验验证。结果显示，相较于其他先进的技术和最近引入的方法——如遗传算法（GA）、粒子群优化(PSO)、差分进化变体L-SHADE 和 LSHADE-EpSin、鲸鱼优化算法(WOA)、正余弦算法(SCA)、Harris鹰优化(HHO)和均衡优化器(EQ)，AOA在解决方案质量上表现更优。实验结果还表明，阿基米德优化算法在收敛速度以及探索开发平衡方面表现出色。
     
  • SOS.m：一个新的基于群体的元启发式算法用于解决连续数值优化问题 - MATLAB开发
    优质
    SOS.m是一款创新的MATLAB工具箱，采用基于群体的元启发式算法，专门设计来高效求解各类连续数值优化挑战。 共生生物搜索（SOS）是一种新型的基于种群的元启发式算法。它简单而强大，并且与大多数其他元启发式算法不同的是，用户无需调整任何特定于该算法的控制参数。已经实现了MATLAB函数代码来执行SOS，并包含26个基准测试函数以供研究和比较使用。SOS首次出现在Min-Yuan Cheng 和 Doddy Prayogo 的文章中（2014年）。标题为“共生生物搜索：一种新的元启发式优化算法”。
     
  • 白鲸优化(BWO)算法：一种基于群体的元启发式方法用于解决优化问题
    优质
    简介：白鲸优化（BWO）算法是一种创新性的群体智能元启发式技术，模拟白鲸社会行为以高效求解复杂优化难题。 BWO包括三个阶段：探索阶段、开发阶段和鲸鱼坠落阶段。该方法在基准优化问题中表现出色，能够有效处理高维优化问题。此外，网站上提供了一些基准函数的示例供参考。
     
  • Aquila Optimizer：一种新颖的元启发式优化算法：Aquila Optimizer (AO) 用于解决优化问题
    优质
    Aquila Optimizer（AO）是一种创新性的元启发式算法，专为高效求解复杂优化问题设计。灵感源自鹰的狩猎策略，AO在探索与开发之间实现了卓越的平衡，适用于各类工程和科学难题。 天鹰座优化器（AO）是一种基于种群的创新优化方法，灵感来源于天鹰座在捕猎过程中的自然行为。主要参考资料为：Abualigah, L., Yousri, D., Elaziz, M.A., Ewees, A.A., Al-qaness, M.A. 和 Gandomi, A.H. 的《Aquila Optimizer: 一种新颖的元启发式优化算法》，发表于计算机与工业工程（2021年）。相关的Matlab代码可以在Researchgate上找到。
     
  • Aquila Optimizer：一种新的元启发式优化算法：Aquila Optimizer (AO)：用于解决优化问题的一种...
    优质
    Aquila Optimizer（AO）是一种创新的元启发式算法，专为高效解决复杂优化问题设计。该方法从自然界中汲取灵感，通过模拟猎鹰狩猎策略实现全局搜索与局部探测的平衡，适用于各类工程和科学难题。 Aquila Optimizer (AO) 是一种新颖的基于种群的优化方法，灵感源自于 Aquila 在捕捉猎物过程中的自然行为。主要参考文献为：Abualigah, L., Yousri, D., Elaziz, MA, Ewees, AA, Al-qaness, MA 和 Gandomi 的论文《Aquila 优化器：一种新颖的元启发式优化算法》，发表于计算机与工业工程期刊(2021)，DOI: 10.1016/j.cie.2021.107250。
     
  • 基于知识获取与共享的多目标无功电压优化算法
    优质
    本研究提出一种创新的多目标无功电压优化算法，结合了知识获取和分享机制，旨在提高电力系统的运行效率与稳定性。 基于知识获取与共享算法（Gaining-sharing knowledge based algorithm, GSK）是一种模拟人类在一生中不断学习和分享知识过程的启发式方法，由埃及开罗大学的研究人员A. W. Mohamed等人于2020年首次提出。该算法将人的一生分为两个主要阶段：初级阶段与高级阶段。 1) 初级阶段通常发生在人生的早期到中期，在这个时期人们更多地通过小型社交圈（如家庭、邻居和亲戚）获取知识，而不是大型网络（比如工作场所或社交媒体）。尽管在这个过程中思想尚未完全成熟，但个体仍然努力尝试分享他们的想法和观点。 2) 高级阶段则主要出现在人一生的中后期，在这一时期人们更倾向于通过广泛的社交圈（如职场、社群平台及朋友）来获取知识。此外，处于这个阶段的人往往更加重视成功学，并且乐于采纳成功人士的意见以避免失败；他们也热衷于在大型网络上分享自己的观点和经验，以便他人从中受益。 该算法被应用于多目标、高维度的配电系统无功电压优化问题中，并与现有的一些方法进行了比较。结果表明，GSK算法具有出色的优化性能。
     
  • 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。
     
  • 鲸鱼优化算法（WOA）：用于单目标优化问题的新型算法-MATLAB开发
    优质
    本项目介绍了一种新颖的鲸鱼优化算法(WOA)，专门针对单目标优化问题设计。通过MATLAB实现，展示其高效解决问题的能力和广泛的应用潜力。 鲸鱼优化算法（WOA）是一种新型的用于解决优化问题的技术。该算法通过模拟座头鲸在寻找猎物、包围猎物以及使用气泡网捕食的行为来实现其功能，具体包括三个操作符。 相关论文信息如下：S. Mirjalili 和 A. Lewis 的《鲸鱼优化算法》，发表于《工程软件进展》期刊，DOI为 http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2016.01.008。此外，可以使用Matlab工具箱来实现该算法。