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Pelican Optimization Algorithm (POA)_鹈鹕优化算法

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简介：
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。

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  • 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代码：原始Pelican Optimization Algorithm (POA)算法
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    本段落介绍的是原始Pelican Optimization Algorithm（POA）算法的MATLAB实现代码。此算法模拟了pelicans觅食行为以解决优化问题，是仿生智能计算领域的重要贡献之一。 原始鹈鹕优化算法的完整MATLAB代码，包含23种测试函数。
     
  • 改进版鹈鹕优化算法（POA）
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    改进版鹈鹕优化算法（POA）是在原有基础上进行了一系列改进和增强的新一代智能计算方法，旨在提高搜索效率与解的质量。 标准鹈鹕优化算法（Poa）是一种模拟自然界中鹈鹕捕食行为的优化方法。该算法通过模仿鹈鹕在寻找食物过程中的搜索策略来解决复杂的优化问题。它具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度，适用于多种应用场景。 注意：原文没有包含任何联系方式或网址信息，在重写时未做相关修改处理。
     
  • SCI一区 - 鹈鹕算法优化的POA-TCN-BiGRU-Attention模型
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    本研究提出了一种结合鹈鹕算法优化的POA-TCN-BiGRU-Attention模型，显著提升了复杂数据序列分析的精度与效率，在SCI一区期刊发表。 ### 基本介绍 POA-TCN-BiGRU-Attention鹈鹕算法是一种高级的时间序列预测方法，它融合了多种深度学习技术来提高预测精度。具体来说，该算法包括以下几个关键组成部分： 1. **Pelican Algorithm (POA)**: 鹈鹕算法(POA)是一种启发式优化算法，用于参数优化，在复杂的机器学习模型中寻找最佳参数设置。在POA-TCN-BiGRU-Attention中，鹈鹕算法被用来优化TCN-BiGRU网络的参数，以提高整体模型的性能。 2. **Temporal Convolutional Network (TCN)**: 时间卷积网络(TCN)是一种专为处理时间序列数据而设计的神经网络架构。它通过使用因果卷积（causal convolution）来确保模型仅能访问当前时刻及其之前的数据，从而避免未来信息的泄露。 3. **Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU)**: 双向门控循环单元(BiGRU)是门控循环单元(GRU)的一种变体，它可以同时从前向后和从后向前处理序列数据，从而捕捉更全面的上下文信息。在POA-TCN-BiGRU-Attention中，BiGRU在网络中起到序列建模的作用。 4. **Attention Mechanism**: 注意力机制是一种允许模型关注输入序列中的某些特定部分而不是整个序列的技术。在POA-TCN-BiGRU-Attention中，注意力机制有助于模型更加聚焦于对预测结果有显著贡献的关键信息。 ### 模型描述 POA-TCN-BiGRU-Attention模型的工作流程可以概括为以下步骤： 1. **输入数据预处理**: - 对原始时间序列数据进行归一化等预处理操作。 2. **构建TCN层**: - 使用多个TCN层来捕获时间序列的局部特征，并通过因果卷积确保每个时间步只能依赖其历史信息。 3. **构建BiGRU层**: - 在TCN层之后添加BiGRU层，利用其双向特性进一步提取时间序列的上下文信息。 4. **引入注意力机制**: - 在BiGRU层之后加入注意力层，让模型能够根据各个时间步的重要程度动态地调整权重分配。 5. **优化参数**: - 使用Pelican算法(POA)对整个模型的参数进行优化，寻找最优解。 6. **输出预测结果**: - 最终输出预测的时间序列数据。 ### 程序设计 POA-TCN-BiGRU-Attention算法的具体实现通常涉及到以下几个步骤： 1. **数据准备**: - 加载时间序列数据集，并进行必要的预处理操作，如缺失值填充、数据标准化等。 2. **模型构建**: - 定义TCN层、BiGRU层以及注意力层的结构，并将其组合成完整的神经网络模型。 3. **训练过程**: - 利用训练集数据对模型进行训练，同时使用验证集进行性能评估和超参数调优。 4. **预测与评估**: - 在测试集上进行预测，并使用合适的评估指标（如MAE、RMSE等）来衡量模型的表现。
     
  • 鹈鹕优化算法（POA）及其智能应用（附源码）
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    《鹈鹕优化算法（POA）及其智能应用》一书深入探讨了一种新型元启发式算法——鹈鹕优化算法。该算法灵感源自鹈鹕捕食策略，适用于解决复杂优化问题，并展示了其在多个领域的创新应用实例及源代码分享。 鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模仿了鹈鹕捕食行为及社会互动特性，用于解决复杂的优化问题。 POA的工作机制主要包括： - 捕食行为：模拟鹈鹕群捕猎的过程，以探索解空间。 - 协作捕食：通过模拟鹈鹕之间的合作捕猎行为来提升算法的局部搜索能力。 - 社会交互：模仿鹈鹕间的社会互动，维持种群多样性。 其优点包括： 1. 强大的探索能力：POA能够有效勘探解空间的不同区域。 2. 灵活性：适用于多种优化问题，涵盖连续和离散类型的问题。 3. 快速收敛性：通常在较少的迭代次数内即可找到较优解。 4. 易于实现：算法设计直观且容易编程。
     
  • 鹈鹕优化算法，执行main.m 文件即可
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    简介：鹈鹕优化算法是一种新型的智能优化算法，模仿鹈鹕捕食行为。通过运行提供的main.m文件，用户可以轻松体验和测试该算法在各种问题上的应用效果。 运行main.m 即可。
     
  • 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。
     
  • 分享了鹈鹕优化算法的源代码及原文
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    本资源包含鹈鹕优化算法的完整源代码及其学术论文原版文档，旨在为研究者和开发者提供深入学习与应用该算法的基础材料。 分享了Pelican Optimization Algorithm（鹈鹕优化算法）的源代码及其原文，更多算法内容可进入空间查看。
     
  • 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。