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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...

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简介：
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。

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  • 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...
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 蝠鲼觅食优化（MRFO）：一种新型的仿生优化算法，适用于解决各类优化问题 - MATLAB开发
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    简介：蝠鲼觅食优化(MRFO)是一种创新的生物启发式优化算法，模拟蝠鲼在海洋中的觅食行为。通过MATLAB实现，该算法能够有效求解复杂多样的优化难题。 蝠鲼觅食优化（MRFO）是一种新的全局优化问题解决方法。该算法对蝠鲼的三种独特觅食策略进行了数学建模和模拟：链式觅食、旋风式觅食以及翻筋斗觅食。此外，MRFO 算法简单且易于实现。
     
  • 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
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    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”。
     
  • 基于人工生态系统优化（AEO）：一种解决全局优化问题的新方法-MATLAB开发
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    本文提出了一种名为人工生态系统优化(AEO)的新颖算法，专门用于解决复杂的全局优化挑战。通过模拟自然界中的生态规律和物种间互动，该方法在MATLAB平台上得以实现并验证其高效性和广泛适用性。 基于人工生态系统的优化（AEO）是一种新型的解决优化问题的方法。该方法受地球生态系统中能量流驱动，并模仿了生物的三种独特行为：生产、消耗和分解。这种算法简单且易于实现。