使用乌燕鸥算法（STOA）求解最优目标的MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

程序梦想征途

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

阅读量214

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevProZ/article/details/132807231

Matlab 专栏收录该内容

164 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用乌燕鸥算法（STOA）在MATLAB中求解最优目标。STOA是一种启发式优化算法，模仿乌燕鸥觅食行为。文章提供了一个简化示例，包括目标函数定义、算法主要步骤、参数初始化及鸟群位置和速度更新。通过调用函数运行算法，可以找到最优解和最优适应度值。读者可以根据具体问题定制目标函数和算法参数。

使用乌燕鸥算法（STOA）求解最优目标的MATLAB代码

乌燕鸥算法（Seagull Optimization Algorithm，简称STOA）是一种启发式优化算法，受到乌燕鸥鸟群觅食行为的启发而发展起来的。该算法模拟了乌燕鸥鸟群在寻找食物时的协同行为，通过迭代搜索的方式寻找最优解。在本文中，我们将为您提供使用MATLAB编写的STOA算法的源代码。

首先，我们需要定义问题的目标函数。在这个例子中，我们将使用一个简单的目标函数作为示例。目标函数是一个多元函数，它的输入是一个向量x，输出是一个标量值。您可以根据具体问题来定义自己的目标函数。

function y = objective_function(x)
    % 目标函数示例
    y = sum(x.^2

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

程序梦想征途

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

精选资源

【优化算法】乌燕鸥优化算法（STOA）【含Matlab源码 1431期】.zip

11-06

乌燕鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm, STOA）是一种新型的全局优化算法，灵感来源于乌燕鸥在海面上捕食的行为。这种算法在解决复杂优化问题时展现出优秀的搜索性能，尤其对于多模态、非线性以及高维度的...

【优化算法】蛙跳算法 (SFLA)【含Matlab源码 1839期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

04-06

1478

获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【优化算法】蛙跳算法 (SFLA)【含Matlab源码 1839期】点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。获取代码方式2：付费专栏优化求解（Matlab）备注：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付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可免费获得5份本博客上传优快云资源代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；点击优快云资源下载链接：5份本博客上传优快云资源代码三、运行结果 1 matlab版本 20

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

乌燕鸥优化算法STOA-野狗优化算法DOA-海鸥优化算法TSO-金枪鱼优化算法TSO-斑点鬣狗优化算法SHO【单目标优化算法】在23个测试函数上对比（Matlab代码实现）

机器学习-深度学习

03-02

375

【优化求解】基于乌燕鸥算法STOA求解最优目标matlab代码

m0_60703264的博客

11-14

202

乌燕鸥优化算法是由 G. Dhiman 和 A.Kaur于 2019 年针对工业工程问题提出的一种新的优化算法，其灵感来源于海鸟在自然界中觅食的行为，乌燕鸥是杂食性鸟类,以蚯蚓、昆虫、鱼等食物为生。。

智能优化算法：乌燕鸥优化算法-附代码

Jack旭的博客

12-29

5275

2019智能优化算法：乌燕鸥优化算法 文章目录2019智能优化算法：乌燕鸥优化算法1.算法原理1.1 迁移行为(全局探索)1.2 攻击行为(局部探索)2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码摘要：乌燕鸥优化算法是由 G. Dhiman 和 A.Kaur于 2019 年针对工业工程问题提出的一种新的优化算法，其灵感来源于海鸟在自然界中觅食的行为，乌燕鸥是杂食性鸟类,以蚯蚓、昆虫、鱼等食物为生。这种算法具有很强的全局搜索能力，精度也较高。 1.算法原理 1.1 迁移行为(全局探索) 迁移行为，也就是探索部

使用乌燕鸥算法求解最优目标的Matlab代码

weixin_50547796的博客

06-26

112

乌燕鸥算法(SOAa)是一种新型的优化算法，适用于目标函数具有多个局部极小值和全局极小值的优化问题。本文将介绍如何使用乌燕鸥算法解决一个最优目标问题，并提供相应的Matlab代码。运行以上代码，就可以得到最优解x* =「-π,0,π]时的目标函数值f(x*)= -1.7108。这证明了乌燕鸥算法的有效性，并展示了如何使用Matlab来实现该算法。我们考虑以下最优目标问题:对于函数f(x)，寻找一组自变量x 使得f(x)的取值最小化。我们的目标是求出f(x)取得最小值时的自变量x值。

基于乌燕鸥算法的优化求解STOA实现及Matlab代码

weixin_42602241的博客

08-15

561

乌燕鸥算法（Seagull Optimization Algorithm, SOA）是一种新型的启发式搜索算法，受到燕鸥捕食行为的启发。该算法通过模拟乌燕鸥在觅食过程中对食物位置的搜索行为，来解决优化问题。与传统优化算法相比，它具有较好的全局搜索能力，且对于多峰复杂函数的优化问题表现出较强的鲁棒性。Matlab是广泛应用于工程计算、数据分析以及算法实现的软件平台。实现乌燕鸥算法（U燕鸥优化算法, UAO）的第一步是在Matlab中搭建合适的开发环境并设置适当的参数。

【优化算法】乌燕鸥优化算法（STOA）【含Matlab源码 1431期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

10-22

1466

1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.），扫描上面二维码，付费29.9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。份本博客上传优快云资源代码（为订阅日起，三天内有效）；

精选资源

【优化求解】基于乌燕鸥算法STOA求解最优目标matlab代码.zip

11-16

【优化求解】基于乌燕鸥算法STOA求解最优目标matlab代码.zip是一个压缩包，其中包含了一篇关于利用乌燕鸥算法（Seagull Optimization Algorithm, STOA）进行最优目标求解的Matlab代码实现。乌燕鸥算法是一种自然启发...

算法--位运算

最新发布

budingxiaomoli的博客

11-30

733

本文总结了常见的位运算原理及其应用。基础位运算包括左移、右移、按位取反、与或非等操作。重点介绍了位图思想在哈希表优化中的应用，以及提取/删除最右侧1的方法。通过5道LeetCode题目展示了位运算的实际应用：判断字符唯一性（位图优化）、寻找缺失数字（异或运算）、两数之和（无进位相加）、只出现一次数字（位统计）和消失的两个数（分类异或）。这些题目展示了位运算在节省空间、提高效率方面的优势，为解决算法问题提供了新的思路。

湘大头歌程-Ride to Office练习笔记

myw071205的博客

11-29

762

Charley骑车从起点到终点（4500米）需要有人陪伴骑行，遇到更快者会加速跟上。输入给出同行者的速度v和出发时间t，要求计算Charley到达终点的最短时间（小数向上取整）。关键思路是Charley最终会与最快到达终点的人同时到达。解题时忽略提前出发者，对每个同行者计算其到达时间t + ceil(4.5/v*3600)，取最小值作为答案。代码使用limits.h初始化最小值和math.h的ceil函数处理取整。后文详细介绍了limits.h的常量定义和math.h的四种取整函数的功能与区别

dfs|mask^翻转

一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活

11-30

108

注意到：灯泡状态周期是6。

进阶数学算法-取石子游戏(ZJOI2009)

Ayanami_Rei的博客

11-29

800

ZJOI 2009 取石子游戏

基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现

2501_92729044的博客

11-30

167

本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。

【剑斩OFFER】算法的暴力美学——只出现一次的数字 ||

就业知识博客

11-24

669

力扣137题：只出现一次的数字 ||

【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

子午的博客

11-30

718

民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

全排列题解

HaPpYhApPYher的博客

11-30

429

时间限制：1000ms 内存限制：128MB 栈限制：128MB。

【例9.15】潜水员（信息学奥赛一本通- P1271）

布心老混子

11-29

338

让潜水员下潜的深度需要各种的数量的氧和氮。潜水员为了完成他的工作需要特定数量的氧和氮。此后的k行，每行包括ai，bi，ci（1≤ai≤21，1≤bi≤79，1≤ci≤800）3整数。这些各自是：第i个气缸里的氧和氮的容量及汽缸重量。如果潜水员需要5升的氧和60升的氮则总重最小为249（1，2或者4，5号气缸）。第一行有2整数m，n（1≤m≤21，1≤n≤79）。仅一行包含一个整数，为潜水员完成工作所需的气缸的重量总和的最低值。你的任务就是计算潜水员为了完成他的工作需要的气缸的重量的最低值。

乌燕鸥算法STOA在Matlab中的应用与仿真

文件名称列表中的“【优化求解】基于乌燕鸥算法STOA求解最优目标matlab代码.pdf”可能是该压缩包内的主要文档，其中可能包含了算法的详细介绍、理论基础、Matlab代码实现以及实验结果等。该文档对于科研人员理解算法...