2403_88401503的博客

蝗虫优化算法（Grasshopper Optimisation Algorithm,GOA）是学者Shahrzad Saremi于2017年提出的一种群智能算法。该算法模拟了蝗虫的迁移和觅食过程，具有较高的搜索效率和较快的收敛速度，且算法本身特殊的自适应机制能够很好地平衡全局和局部搜索过程，具有较好的寻优精度。

蝗虫优化算法（Grasshopper Optimisation Algorithm,GOA）是学者Shahrzad Saremi于2017年提出的一种群智能算法。该算法模拟了蝗虫的迁移和觅食过程，具有较高的搜索效率和较快的收敛速度，且算法本身特殊的自适应机制能够很好地平衡全局和局部搜索过程，具有较好的寻优精度。

蝗虫优化算法（Grasshopper Optimisation Algorithm,GOA）是学者Shahrzad Saremi于2017年提出的一种群智能算法。该算法模拟了蝗虫的迁移和觅食过程，具有较高的搜索效率和较快的收敛速度，且算法本身特殊的自适应机制能够很好地平衡全局和局部搜索过程，具有较好的寻优精度。

人工免疫算法（Immune Algorithm, IA）是由学者Jerne等人提出的一种进化智能算法，该算法基于生物免疫系统基本机制，模仿了人体 的免疫系统。从体细胞理论和网络理论得到启发，实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记 忆和自我调节的功能，抗 原、抗体、抗原和抗体之间的亲和性分别对应于优化问题的目标函数、优化解、解与目标函数的匹配程度，实现对问题的求解。

人工免疫算法（Immune Algorithm, IA）是由学者Jerne等人提出的一种进化智能算法，该算法基于生物免疫系统基本机制，模仿了人体 的免疫系统。从体细胞理论和网络理论得到启发，实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记 忆和自我调节的功能，抗 原、抗体、抗原和抗体之间的亲和性分别对应于优化问题的目标函数、优化解、解与目标函数的匹配程度，实现对问题的求解。

水母搜索算法（Jellyfish Search，JS）是学者Chou等人于2020年提出一种新型的群体智能优化算法，该算法模拟水母跟随洋流运动（主动运动和被动运动）、时间控制机制以在这类运动之间切换的机制。从而收敛问题解。

水母搜索算法（Jellyfish Search，JS）是学者Chou等人于2020年提出一种新型的群体智能优化算法，该算法模拟水母跟随洋流运动（主动运动和被动运动）、时间控制机制以在这类运动之间切换的机制。从而收敛问题解。

水母搜索算法（Jellyfish Search，JS）是学者Chou等人于2020年提出一种新型的群体智能优化算法，该算法模拟水母跟随洋流运动（主动运动和被动运动）、时间控制机制以在这类运动之间切换的机制。从而收敛问题解。

黏菌算法（Slime Mould Algorithm，SMA）是学者Li等人于2020年提出的一种启发式智能算法，该算法模拟黏菌感知食物时表现出振荡模式，而，同时食物源的数量和质量还会影响静脉的状态，加大黏菌探索未知领域。

黏菌算法（Slime Mould Algorithm，SMA）是学者Li等人于2020年提出的一种启发式智能算法，该算法模拟黏菌感知食物时表现出振荡模式，而，同时食物源的数量和质量还会影响静脉的状态，加大黏菌探索未知领域。

黏菌算法（Slime Mould Algorithm，SMA）是学者Li等人于2020年提出的一种启发式智能算法，该算法模拟黏菌感知食物时表现出振荡模式，而，同时食物源的数量和质量还会影响静脉的状态，加大黏菌探索未知领域。

旗鱼算法（Sailfish Optimizer，SFO）是学者于2019年提出一种自然启发式算法，该算法模拟旗鱼合作捕食，交替攻击猎物从而建立模型。

旗鱼算法（Sailfish Optimizer，SFO）是学者于2019年提出一种自然启发式算法，该算法模拟旗鱼合作捕食，交替攻击猎物从而建立模型。

旗鱼算法（Sailfish Optimizer，SFO）是学者于2019年提出一种自然启发式算法，该算法模拟旗鱼合作捕食，交替攻击猎物从而建立模型。

猎豹算法（cheetah optimizer，CO）是学者MohammadAminAkbari于2022年提出一种自然启发算法，该算法主要模拟猎豹捕食过程，引入随机参数提高模型全局收敛性。

猎豹算法（cheetah optimizer，CO）是学者MohammadAminAkbari于2022年提出一种自然启发算法，该算法主要模拟猎豹捕食过程，引入随机参数提高模型全局收敛性。

猎豹算法（cheetah optimizer，CO）是学者MohammadAminAkbari于2022年提出一种自然启发算法，该算法主要模拟猎豹捕食过程，引入随机参数提高模型全局收敛性。

萤火虫算法（Firefy Algorithm，FA）是由学者Yang于2008年提出一种元启发式算法，该算法模仿自然界中萤火虫成虫发光特性的随机优化算发，通过萤火虫彼此吸引并赋予问题解答作为目标值，从而来得到最佳的目标值。

萤火虫算法（Firefy Algorithm，FA）是由学者Yang于2008年提出一种元启发式算法，该算法模仿自然界中萤火虫成虫发光特性的随机优化算发，通过萤火虫彼此吸引并赋予问题解答作为目标值，从而来得到最佳的目标值。

萤火虫算法（Firefy Algorithm，FA）是由学者Yang于2008年提出一种元启发式算法，该算法模仿自然界中萤火虫成虫发光特性的随机优化算发，通过萤火虫彼此吸引并赋予问题解答作为目标值，从而来得到最佳的目标值。

小龙虾优化算法（Crayfsh optimization algorithm，COA）是Heming Jia于2023年9月提出一种元启发式智能算法，其灵感来源夏季小龙虾度假行为、竞争行为和觅食行为，以平衡算法的探索和利用过程，提高收敛性能。

小龙虾优化算法（Crayfsh optimization algorithm，COA）是Heming Jia于2023年9月提出一种元启发式智能算法，其灵感来源夏季小龙虾度假行为、竞争行为和觅食行为，以平衡算法的探索和利用过程，提高收敛性能。

小龙虾优化算法（Crayfsh optimization algorithm，COA）是Heming Jia于2023年9月提出一种元启发式智能算法，其灵感来源夏季小龙虾度假行为、竞争行为和觅食行为，以平衡算法的探索和利用过程，提高收敛性能。

蛇优化算法(Snake Optimizer,SO)是2022年由Fatma A. Hashim等人提出一种元启发式算法，其灵感是来源蛇的交配行为和觅食行为，由自身体温控制，将整个过程分为开发阶段和探索阶段，从而收敛算法。

蛇优化算法(Snake Optimizer,SO)是2022年由Fatma A. Hashim等人提出一种元启发式算法，其灵感是来源蛇的交配行为和觅食行为，由自身体温控制，将整个过程分为开发阶段和探索阶段，从而收敛算法。

狐狸优化算法（fox optimization，FOX）是学者Hardi Mohammed于2023年本出了一种受红狐捕猎行为启发的优化算法，该算法结合了红狐的搜索和捕猎技术，从而进行算法开发和探索阶段，达到捕猎收敛的过程。

狐狸优化算法（fox optimization，FOX）是学者Hardi Mohammed于2023年本出了一种受红狐捕猎行为启发的优化算法，该算法结合了红狐的搜索和捕猎技术，从而进行算法开发和探索阶段，达到捕猎收敛的过程。

狐狸优化算法（fox optimization，FOX）是学者Hardi Mohammed于2023年本出了一种受红狐捕猎行为启发的优化算法，该算法结合了红狐的搜索和捕猎技术，从而进行算法开发和探索阶段，达到捕猎收敛的过程。

蜻蜓算法( Dragonfly algorithm，DA)是Seyedali Mirjalili等于2016年提出的一种新型智能优化算法。其主要灵感源于自然界中蜻蜓的静态和动态群集行为，静态群体中，蜻蜓组成小群在一个小区域内来回飞行，捕食其他飞行猎物，其中局部移动和飞行路径的突然变化是静态群体的主要特征。在动态群体中，大量的蜻蜓为了长距离迁徙而形成群体蜻蜓被视为小型捕食者，幼虫期的蜻蜓还会捕食其他海洋昆虫甚至小鱼。

蜻蜓算法( Dragonfly algorithm，DA)是Seyedali Mirjalili等于2016年提出的一种新型智能优化算法。其主要灵感源于自然界中蜻蜓的静态和动态群集行为，静态群体中，蜻蜓组成小群在一个小区域内来回飞行，捕食其他飞行猎物，其中局部移动和飞行路径的突然变化是静态群体的主要特征。在动态群体中，大量的蜻蜓为了长距离迁徙而形成群体蜻蜓被视为小型捕食者，幼虫期的蜻蜓还会捕食其他海洋昆虫甚至小鱼。

蜻蜓算法( Dragonfly algorithm，DA)是Seyedali Mirjalili等于2016年提出的一种新型智能优化算法。其主要灵感源于自然界中蜻蜓的静态和动态群集行为，静态群体中，蜻蜓组成小群在一个小区域内来回飞行，捕食其他飞行猎物，其中局部移动和飞行路径的突然变化是静态群体的主要特征。在动态群体中，大量的蜻蜓为了长距离迁徙而形成群体蜻蜓被视为小型捕食者，幼虫期的蜻蜓还会捕食其他海洋昆虫甚至小鱼。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的John Holland于20世纪70年代提出的进化智能算法，其基本原理是基于达尔文的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说，模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术，从而形成的过程搜索最优解的算法。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的John Holland于20世纪70年代提出的进化智能算法，其基本原理是基于达尔文的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说，模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术，从而形成的过程搜索最优解的算法。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的John Holland于20世纪70年代提出的进化智能算法，其基本原理是基于达尔文的进化论、魏茨曼的物种选择学说和孟德尔的群体遗传学说，模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术，从而形成的过程搜索最优解的算法。

火鹰优化算法（Fire Hawk Optimizer，FHO）是由Mahdi Azizi等人于2022年提出。该算法是模拟火鹰为了控制和捕获猎物，捡起燃烧的木棍并将其丢弃在其他未燃烧的地方，以点燃小火堆，吓跑了待捕猎物，迫使它们以仓促和紧张的方式逃跑，从而更容易被鹰捕捉。

火鹰优化算法（FHO）是Mahdi Azizi等人于2022年提出的一种新型优化算法，灵感来源于火鹰捕猎的行为。该算法通过模拟火鹰取火、散火、捕食和猎物移动的过程，构建了数学模型，并应用于优化问题中。

火鹰优化算法（FHO）是Mahdi Azizi等人于2022年提出的一种新型优化算法，灵感来源于火鹰捕猎时通过散布火焰驱赶猎物的行为。

飞蛾扑火算法（Moth flame optimization）是由Seyedali Mirjalili在2015年基于飞蛾对光源飞行的策略提出的群体智能算法，该算法主要模拟了飞蛾围绕光源螺旋飞行的过程。

飞蛾扑火算法（Moth flame optimization）是由Seyedali Mirjalili在2015年基于飞蛾对光源飞行的策略提出的群体智能算法，该算法主要模拟了飞蛾围绕光源螺旋飞行的过程。

飞蛾扑火算法（Moth flame optimization）是由Seyedali Mirjalili在2015年基于飞蛾对光源飞行的策略提出的群体智能算法，该算法主要模拟了飞蛾围绕光源螺旋飞行的过程。