基于长鼻浣熊优化算法求解单目标优化问题

最新推荐文章于 2025-06-18 20:45:30 发布
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本文介绍了使用长鼻浣熊优化算法（LRO）解决单目标优化问题的方法。LRO算法模仿长鼻浣熊的觅食行为，通过优化搜索空间中的解寻找最优解。提供了MATLAB代码示例，包括种群初始化、适应度计算和种群更新的基本框架，以及求解此类问题的步骤。读者可以根据实际问题调整和完善代码。

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基于长鼻浣熊优化算法求解单目标优化问题

优化算法是一类用于解决复杂问题的计算方法，其目标是在给定的约束条件下，找到使目标函数取得最优值的变量设置。在这篇文章中，我们将介绍一种基于长鼻浣熊优化算法（Long-nosed Raccoon Optimization，LRO）来求解单目标优化问题的方法，并提供相应的MATLAB代码。

长鼻浣熊优化算法是一种基于自然界中长鼻浣熊觅食行为的启发式优化算法。长鼻浣熊在觅食时会使用其长鼻子去触摸附近的物体，以便确定哪些物体适合作为食物。LRO算法模拟了这一行为，并通过不断优化搜索空间中的解来寻找最优解。

下面是基于MATLAB的LRO算法代码示例：

function [bestSolution, bestFitness] = LRO(problem, popu
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【单目标优化求解】基于matlab长鼻浣熊优化算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 2151期】
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09-29 662
1] 郑鸿瑞,赵亚文,周风波,甘昭林,胡祎,谭燕花.基于变步长因子的改进LMS算法[J].电子制作. 2022,30(05)完整代码已上传我的资源：【优化算法】最小均值 (LMF) 和最小均方 (LMS) 算法【含Matlab源码 2134期】点击上面蓝色字体付费专栏优化求解（Matlab），扫描上面二维码，付费299.9元订阅海神之光博客。简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除。点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。，凭支付凭证，私信博主，可免费获得。为订阅日起，三天内有效）；
Matlab实现长鼻浣熊优化算法求解单目标优化问题
DevScribe的博客
08-10 270
随着现代人类社会的快速发展，人们对于效率和效果的需求越来越高，这也促进了优化问题的研究和应用。最后，通过一个简单的例子，我们展示了LROA算法的求解效果和一些局限性。接下来，我们需要定义LROA算法的相关参数，包括初始种群数量、每个个体的维度、最大迭代次数等。更新个体：通过一定的操作（如变异和交叉）来更新个体的解，以期望获得更优秀的解。计算适应度：对于每个个体，计算其适应度，即根据目标函数的值来评估其解的优劣。计算个体位置：根据适应度计算每个个体的位置，越优秀的个体在种群中的位置越优。
一分钟学会页面置换算法【OPT、FIFO、LRU、NUR】
振华OPPO的博客世界
03-26 4万+
最佳置换(OPT)算法：选择的被淘汰页面，将是以后永不使用的，或许是在最长(未来)时间内不再被访问的页面；采用最佳置换算法可保证获得最低的缺页率。但是由于无法预知哪一个页面是未来最长时间内不再被访问的，因而该算法是无法实现的； 先进先出（FIFO）算法：淘汰最先进入内存的页面，即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰。 最近最久未使用（LRU）算法：根据页面调入内存后的使用情况进行决策，选择最近最久未使用的页面予以淘汰；该算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问
虚拟内存页面置换算法（OPT、FIFO、LRU）模拟与实现
weixin_47700137的博客
07-08 1万+
前言 需要调入新页面时，选择内存中哪个物理页面被置换，称为置换策略。页面置换算法的目标：把未来不再使用的或短期内较少使用的页面调出，通常应在局部性原理指导下依据过去的统计数据进行预测，减少缺页次数。 一、常用的页面置换算法 1）最佳置换算法(OPT)：置换时淘汰“未来不再使用的”或“在离当前最远位置上出现的”页面。 2）先进先出置换算法(FIFO)：置换时淘汰最先进入内存的页面，即选择驻留在内存时间最长的页面被置换。 3）最近最久未用置换算法(LRU)：置换时淘汰最近一段时间最久没有使用的页面，即选择上次使
编译原理(九) LR(0)文法分析法(算法描述和C++代码实现)
github_36601823的博客
07-02 7580
概念梳理 最左推导：每一步替换最左边的非终结符  最右推导：每一步替换最右边的非终结符，最右推导称为规范推导  短语：令G是一个文法，S是文法的开始符号，假定αβδ是文法G的一个句型，如果有 S⇒∗αAδ且A⇒+β 则称 β是相对于非终结符A的, 句型αβδ的短语。  直接短语：令G是一个文法，S是文法的开始符号，假定αβδ是文法G的一个句型，如果有 S⇒∗αAδ且A⇒β
LR0算法 实现LR0
11-02
LRO算法实现 用栈的方法实现LR0算法（给定文法）
LRU算法
hellozhxy的博客
08-17 1万+
LRU算法作为面试常问题，是时候深入学习了 1. LRU 1.1. 原理 LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下： 新数据插入到链表头部； 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部； 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。 1.3. 分析 【命中率】
智能优化算法-浣熊优化算法求解单目标问题附matlab代码
持续更新
05-13 343
智能优化算法是近年来发展迅速的一种计算方法，其在单目标问题的求解方面有着广泛的应用。其中，长鼻浣熊优化算法作为一种新兴的智能优化算法，在寻找全局最优解方面表现出了出色的性能。长鼻浣熊优化算法的思想来源于浣熊的觅食行为，其特点是具有群体智能、自适应调整等特点。以上即为基于长鼻浣熊优化算法求解单目标优化问题的matlab实现代码，用户可以根据自己的实际需求进行调整和运用，以达到更好的效果。本文将介绍基于长鼻浣熊优化算法求解单目标优化问题的方法，并提供相应的matlab实现代码。
长鼻浣熊算法优化BP神经网络的回归分析，长鼻浣熊算法的函数最小值求解，长鼻浣熊算法的参数反演，长鼻浣熊算法路径优化（代码完整）
04-11
基于MATLAB编程，长鼻浣熊算法优化BP神经网络的回归分析，长鼻浣熊算法的函数最小值求解，长鼻浣熊算法的参数反演，长鼻浣熊算法路径优化，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私...
dpdk LRO功能总结
shaoyunzhe的专栏
04-28 3707
dpdk版本：dpdk-stable-16.11.1程序路径：example/vhost启用dpdk的LROstatic struct rte_eth_conf default_port_conf = { .rxmode = { .mq_mode = ETH_MQ_RX_RSS, .max_rx_pkt_len = ETHER_MAX_LEN, ...
LRU缓存算法的实现
iKun
11-06 9万+
LRU LRU（Least Recently Used）是一种常见的页面置换算法，在计算中，所有的文件操作都要放在内存中进行，然而计算机内存大小是固定的，所以我们不可能把所有的文件都加载到内存，因此我们需要制定一种策略对加入到内存中的文件进项选择。 常见的页面置换算法有如下几种： LRU 最近最久未使用 FIFO 先进先出置换算法 类似队列 OPT 最佳置换算法 （理想中存在的） NRU C...
缓存淘汰算法--LRU算法(java代码实现)
long的博客
04-14 5万+
LRU 缓存 算法
LRU算法及例题讲解
xiao_Mrs_li的博客
04-05 4万+
概念： LRU（least recently used)是将近期最不会访问的数据给淘汰掉，其实LRU是认为最近被使用过的数据，那么将来被访问的概率也多，最近没有被访问，那么将来被访问的概率也比较低“，其实这个并不是正确的，但是因为LRU算法简单，存储空间没有被浪费，所以还是用的比较广泛的。 LRU原理： LRU一般采用链表的放缓死实现，便于快速移动数据位置。网
LRU算法四种实现方式介绍
热门推荐
elricboa的专栏
12-19 20万+
LRU全称是Least Recently Used，即最近最久未使用的意思。 LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。 实现LRU       1.用一个数组来存储数据，给每一个数据项标记一个访问时间戳，每次插入新数据项的时候，先把数组中存
力扣-416.分割等和子集
最新发布
weixin_46878941的博客
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给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。小结：刚开始考虑回溯做这道题如下，非常直观而且容易想到，结果超时了。
440. 字典序的第K小数字
weixin_45256307的博客
06-16 220
440. 字典序的第K小数字
Numpy二维数组分块求和算法
Python作业辅导员 - 天元浪子
06-17 214
乍一听，似乎不难，细想却发现这个问题并不简单。梳理了一遍自己熟悉的知识库，numpy没有提供直接解决问题的函数，scipy的二维卷积有点似是而非。早上有同事问了一个问题：如何将m行n列二维numpy数组切成若干个u行v列的小块，并求每一小块的元素和，其中m是u的整倍数，n是v的整倍数——简单说就是二维数组分块求和问题。结果看起来是正确的，不过列表推导式本质上还是for循环，这个代码跑起来速度是个大问题。先构造一个4行6列的二维数组，再将其切分成6个2行2列的小块，并求和。这应该是最简洁、最高效的方案了。
二分查找算法题
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3.2旋转数组的最小值(非降序)也就是存在不增不减和升序的情况。3.1旋转数组的最小值(顺序)--就是上课的套路。算法(注意怎么和面试官描述你的思路)
长鼻浣熊优化算法源码发布，探索群智能技术新领域
长鼻浣熊优化算法以长鼻浣熊的生活习性和群体行为为灵感来源，通过模拟其寻找食物、规避危险等行为来实现对优化问题的求解。 在本资源包中，包含了与长鼻浣熊优化算法相关的多个文件，主要包含如下几个方面： 1. ...
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