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基于海市蜃楼效应的搜索优化方法Mirage search optimization algorithm 基于海市蜃楼效应的搜索优化方法Mirage search optimization algorithm

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简介：
本期详细介绍了基于海市蜃楼物理现象遵循的元启发式优化方法——Mirage search optimization（MSO）技术。该创新性方法自2025年2月起正式推出，并将在JCR 一区、中科院2区SCI期刊《Advances in Engineering Software》（AES）上进行权威发布。

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  • 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）。
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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。
  • 基于集束搜索（beam search）的图搜索算法
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    本研究提出了一种创新性的基于集束搜索（Beam Search）的图搜索算法，旨在提高大规模图数据处理中的效率和准确性。通过限制每一步扩展节点的数量来优化计算资源使用，并保证接近最优解的结果输出，尤其适用于复杂的路径规划、自然语言处理等领域。 使用集束搜索（beam search）方法的图搜索算法（Java）。程序中的队列类可以自己实现，我编写了一个并附在源码目录中。
  • 基于ElasticSearch的海量文本搜索系统:text-search
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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。
  • 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。
  • gaSVMcgForClass.zip_SVMForClass_gaSVMcgForClass_网格搜索优化_网格搜索方法
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    本项目为SVM分类器结合遗传算法进行超参数优化，采用网格搜索方法以提升模型性能。包含源代码及示例数据集。 使用SVM进行分类，并通过网格搜索法确定最佳的C和g参数值。编写了一个小程序来实现这一过程。
  • 基于PID搜索优化算法的FMD分解优化研究及应用
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    本文探讨了利用PID搜索优化算法对FMD（功能模块化设计）进行分解与优化的方法，并详细分析其在实际场景中的应用效果。通过调整PID参数，实现更为精确和高效的系统设计优化。 基于PID搜索优化算法（PSA）的FMD分解优化研究与应用表明了该算法在2023年12月被发表于SCI人工智能一区顶刊《Expert Systems With Applications》中的有效性。利用PSA对FMD分解进行优化，作为一项创新点被提出并实施。 具体而言，这项研究通过引入PID搜索优化算法来改进传统的FMD（功能模块化设计）分解方法，以期达到更优的性能和效率。这种方法不仅为解决复杂系统的设计问题提供了新的视角，同时也展示了PSA在实际应用中的潜力与价值。
  • 基于反向学习的群搜索优化算法应用
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    本研究提出了一种结合反向学习机制的群搜索优化算法，旨在提升复杂问题求解效率与精度。通过模拟自然群体行为和引入创新性改进策略，该方法在多个测试案例中展现出优越性能。 基于反向学习策略的群搜索优化算法。该方法结合了反向学习策略与群搜索优化算法的优势，以提高问题求解效率和质量。
  • 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。