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蚱蜢优化算法(Grasshopper-Optimization-algorithm-master).zip

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 蚱蜢算法优化
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    简介：蚱蜢算法优化是指运用受自然界蚱蜢行为启发的新型元启发式计算方法来改进系统性能和效率的过程。 提出的草蜢优化算法（GOA）通过数学建模来模拟自然界中草蜢群的行为，用于解决优化问题。
     
  • 改进的蚱蜢优化算法（2017）
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    本研究提出了一种改进的蚱蜢优化算法，旨在提升搜索效率和求解精度。通过模拟自然界中蚱蜢的行为模式，并引入创新机制以增强算法的全局探索与局部开发能力。该方法在多个测试函数上验证了优越性能。 所提出的算法通过数学建模和模拟来再现蝗虫在自然界的成群行为，以解决优化问题。该算法建立了描述蝗虫之间斥力和吸引力的数学模型：斥力促使蚱蜢探索搜索空间，而吸引力则鼓励它们开发有潜力的区域。为了平衡勘探与开发之间的关系，在果阿地区设置了一个自适应降低蝗虫舒适区系数的方法。最后，将蝗虫群找到的最佳解作为进一步改进的目标。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的粒子散射模拟代码-蚱蜢:grasshopper
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    本段代码用于在MATLAB环境中实现粒子散射的物理过程仿真，特别聚焦于“蚱蜢”模型的研究与应用。通过精细调节参数，用户可以观察并分析不同条件下粒子散射行为的变化规律，为科学研究及工程设计提供有价值的参考数据和直观展示方式。 MATLAB模拟粒子散射代码蚱蜢基于geant4开发工具包创建的应用程序，该工具包支持复杂的粒子跟踪（例如伽马、电子、质子等）编程，并进行粒子与物质相互作用的蒙特卡洛(MC)模拟。Grasshopper是一个简单的Geant4应用程序，其中所有几何图形及生成器参数均在gdml文件中定义，目的是建立快速且简易的仿真环境，以便不具备C++和Geant4知识的用户能够迅速设置并运行仿真。 该程序由AregDanagoulian于2015年11月创建，并持续更新。关于版权与许可，请参照相关文档中的条款说明。 安装要求包括： - 用户需要具备xerces，以支持GDML解析功能。 - 对于CMake构建方式的用户必须使用3.17或更高版本的CMake。 - 需要已编译和安装好的Geant4库。在cmake阶段，需传递以下标志：`-DGEANT4_DIR=your_geant4_directory`以指定Geant4目录的位置。
     
  • MATLAB-（含教程）利用GOA蚱蜢优化算法进行目标优化的MATLAB仿真
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    本教程详细介绍了如何使用MATLAB实现GOA蚱蜢优化算法，旨在帮助用户掌握利用该算法进行目标函数优化的方法和技巧。适合初学者及进阶学习者参考实践。 基于GOA蚱蜢优化算法的目标优化MATLAB仿真教程。
     
  • 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。
     
  • 量子近似优化算法(QAOA): Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) 的实现，用...
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    简介：量子近似优化算法（QAOA）是一种利用量子计算技术解决组合优化问题的方法。本文探讨了QAOA的具体实现机制及其在处理复杂优化任务中的潜力和优势。 量子近似优化算法（QAOA）使用Qiskit解决随机图上的最大割问题的实现，请参阅QAOA_Doc.ipynb以获取详细说明。该内容待进一步编辑。