小O的算法实验室-优快云博客

原创【智能算法】智能算法空间搜索图GIF，探索开发对比图，动态展示理解更清晰~

是指对已经发现的候选解进行优化，以使其更接近最优解。探索与开发的平衡是智能算法重要因素，它能够在搜索过程中平衡全局搜索和局部搜索。其中，median(xj)表示种群个体j维度上中位数。是指涉及搜索空间的广泛探索，以发现可能的解决方案。其中，Xpl，Xpt分别代表探索与开发。

2024-04-13 20:02:03 1017

原创【智能算法】省时方便，智能算法统计指标——一键运行~

可自定义测试参数，测试算法自定义测试算法（改进算法），自定义配色（SCI配色谁不喜欢🤣。

2024-04-10 22:32:34 1739

原创【智能算法改进】混沌映射策略--一网打尽

基本种群初始化是在整个空间内随机分布，具有较高的随机性和分布不均匀性，会导致种群多样性缺乏，搜索效率低等问题。许多学者利用混沌映射机制来增加种群的多样性，以改善算法的性能，其非线性特性和周期性质使得它能够生成更复杂、更随机的序列，有助于增加种群的多样性，避免种群陷入局部最优解。

2024-03-28 22:58:40 3004

原创【智能算法】保姆级教程-如何使用CEC测试集，以及如何定义自己的优化问题

这里举例minfx1x2sinx1x22minfx1x2sinx1x22首先编写目标函数fun.m：有约束问题一般采用罚函数法将约束问题转为无约束问题，其思想是当优化变量不满足约束时进行惩罚。这里举例min⁡fx1x2sinx1x22stx1x212x1−x20\\⎩⎨⎧minfx1x2sinx1x22st。

2024-03-16 22:35:05 3521

原创 2022年TASE SCI2区，学习灰狼算法LGWO+随机柔性车间调度，深度解析+性能实测

本研究针对半导体制造环境中的具有受限额外资源和设备相关设置时间的随机柔性作业车间调度问题，这一问题属于NP-难问题。为了在合理的时间内获得可靠且高性能的调度结果，本文提出了一种基于学习的灰狼算法（LGWO）。LGWO设计了一种基于最优计算预算分配（OCBA）的方法，适用于两个来自实际制造环境的情境，用来实现计算资源的智能分配并提高搜索效率，该方法在理论上扩展了最优计算预算分配的应用领域。

2025-06-12 22:56:06 409

原创 2025年SEVC SCI2区，基于强化学习的改进算术优化算法QL-REP-AOA+全局优化，深度解析+性能实测

为克服算术优化算法（AOA）在解的精度和收敛速度方面的不足，本文提出了一种基于强化 Q 学习和随机精英池策略改进算法（QL-REP-AOA），该算法基于迭代过程构建状态空间，并设计了具有阶段自适应性的非线性奖励函数。通过这一设计，算法能够根据优化问题不同阶段的特征，动态选择最优的搜索策略。此外，引入了随机精英池策略，通过多种搜索算子的协同作用，增强了种群的多样性和搜索效率。

2025-06-11 19:45:20 535

原创 2025年ASOC SCI2区TOP，协同搜索框架自适应算法+多无人机巡检规划，深度解析+性能实测

多无人机巡检路径规划已成为在数据采集截止时间前完成巡检任务的重要研究课题，本文提出了一种名为 Sa-VCO自适应启发式算法，结合协同搜索框架，用于解决多无人机巡检路径规划问题。Sa-VCO设计了一种区域网格化分散方法，将原始目标区域转化为一组标准的目标子区域，从而允许多个无人机共同完成高成本区域的巡检任务；提出了一种自适应初始解生成策略，利用所有目标构建的图结构信息；建立了一个协同搜索框架，用来增强搜索效率并提升种群多样性。

2025-06-10 20:11:50 1015

原创 2020年IS SCI2区，多样本和遗忘能力粒子群算法XPSO，深度解析+性能实测

在人类社会与生物系统中，普遍存在两种认知机制：一是通过多个范例获取更优学习能力，二是通过遗忘未用或无效信息来促进新知识的编码与巩固。受此启发，本文提出了一种扩展粒子群算法（XPSO），将多范例学习与遗忘机制引入PSO。XPSO将每个粒子同时从局部最优和全局最优两个范例中学习，增强信息获取能力；为不同粒子分配差异化的遗忘能力，模拟人类遗忘行为；并引入自适应加速度系数更新机制与种群拓扑的重新选择策略，以进一步提升算法性能。

2025-06-09 21:05:04 931

原创 2025年ESWA SCI1区TOP，自适应学习粒子群算法AEPSO+动态周期调节灰色模型，深度解析+性能实测

能源数据的科学预测对于能源行业决策和国家经济发展具有重要意义，尤其是短期能源预测，其精度直接影响经济运行效率。为了更好地提高预测模型的精度，本文提出了一种自适应学习粒子群算法（AEPSO）用于优化灰色预测模型的参数，并通过引入正弦混沌机制、自适应引导觅食策略、随机维度学习策略以及自适应均值优化策略来提升原始算法的性能。

2025-06-08 13:27:21 754

原创 2023年ASOC SCI2区TOP，随机跟随蚁群优化算法RFACO，深度解析+性能实测

连续蚁群优化是一种基于群体的启发式搜索算法（ACOR），其灵感来源于蚁群的路径寻找行为，具有结构简单、控制参数少的特点。然而，在面对多峰和高维优化问题时，该算法常常受限于可行域空间中的局部区域，这对找到最优解点所需的计算效率产生了负面影响。为了缓解这一局限性，本文提出了一种随机跟随策略，用来增强蚁群搜索代理与其他蚁群成员在搜索维度内的交流能力，结合该策略所提出的算法被称为随机跟随蚁群优化算法（RFACO）。

2025-06-07 23:02:25 1035

原创 2025年SEVC SCI2区，潜力驱动多学习粒子群算法PDML-PSO，深度解析+性能实测

粒子群算法（PSO）是一种简单且高效的元启发式算法，但在解决复杂多峰问题时，可能会遇到局部最优解和过早收敛等问题。为了增强PSO的全局搜索能力，本文提出了一种潜力驱动多学习粒子群算法（PDML-PSO），该算法通过根据粒子适应度将其划分为精英粒子、潜力粒子和普通粒子三类，并采用多学习策略为不同类别的粒子分配不同的搜索优先级。PDML-PSO使用了一种基于连续梯度步数与适应度相关的非传统选择标准来分类潜力粒子，从而保留了梯度下降加速搜索的优点，同时避免了其陷入局部最优解的缺点。

2025-06-06 15:03:06 630

原创 2025年ESWA SCI1区TOP，元组引导差分进化算法TLDE+黑箱优化，深度解析+性能实测

差分进化算法（DE）在解决简单优化问题时取得了显著成功，但在应对越来越复杂的优化问题时面临挑战。为提高其在复杂问题中的表现，本文提出了元组引导差分进化算法（TLDE），该算法通过设计基于元组的竞争机制，将个体随机分为三个集合（两个冠军集合和一个非冠军集合），并采用两种异质变异方案更新不同集合中的个体。相对较好的个体通过引导较差个体的变异，促使冠军集合的个体集中精力在最优区域内进行深度挖掘，寻找高质量解，而非冠军集合的个体则更注重广泛探索问题空间，寻找潜在的有前景区域。

2025-06-05 20:27:13 585

原创 2025年AIR SCI1区TOP，多策略增强蜣螂算法MDBO+实际工程问题，深度解析+性能实测

蜣螂优化算法（DBO）作为一种创新元启发式算法，虽具备良好的数值优化能力，但存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题，主要因探索与开发失衡、协同搜索能力不足及群体多样性缺乏所致。为解决这些不足，本文提出了一种基于多策略增强蜣螂优化算法（MDBO），MDBO算法通过自适应调节和精英信息共享，构建搜索-增强-逃逸的协同优化框架，融合双重自适应搜索策略、精英增强解质量机制和动态反向学习，有效提升了群体多样性、协同搜索能力及跳出局部最优的能力，从而实现更高效的全局优化搜索。

2025-06-03 20:19:51 976

原创 2025年ESWA SCI1区TOP，改进成吉思汗鲨鱼算法MGKSO+肝癌疾病预测，深度解析+性能实测

本文针对肝癌（HCC）早期诊断难题，提出了一种基于改进成吉思汗鲨鱼优化算法（MGKSO）的计算机辅助诊断系统。由于HCC在早期症状不明显且涉及高维复杂数据，传统机器学习方法易受噪声和冗余特征干扰。为提升诊断准确性与效率，MGKSO融合了准对立学习（QOBL）与正交学习（OL）策略，有效增强了特征选择过程中的全局搜索与局部优化能力。

2025-06-02 17:10:10 654

原创【算法应用】虚拟力算法VFA用于WSN覆盖，无人机网络覆盖问题

Zou 等人首次提出了虚拟力算法（Virtual Force Algorithm, VFA）的概念，该算法模拟了分子间的范德华力机制，认为传感器节点之间存在类比的引力与斥力，其作用类型与大小依据节点之间的距离而定。在该研究中，节点不仅受到其他节点的排斥力，还受到来自优先覆盖区域的吸引力以及障碍物的排斥力，引力机制的引入显著提升了场景的覆盖效果。它假设待优化个体会根据某种关系与周围的环境或其他个体产生力的作用，而产生的虚拟的力会推动个体优化的进行。为阻尼系数，它会逐渐消耗势场中的能量直至系统稳定。

2025-06-01 21:13:38 1537

原创 2024年ESWA SCI1区TOP，自适应学习灰狼算法ALGWO+无线传感器网络覆盖优化，深度解析+性能实测

无线传感器网络（WSNs）是一种被广泛应用的新兴技术，但在实际应用中也面临诸多挑战。为了解决二维区域及更复杂的三维区域的覆盖优化问题，本文提出了一种自适应学习灰狼优化算法（ALGWO）。在 ALGWO 中，引入了动态反向学习策略与动态、非对称的搜索机制，以防止算法过早收敛，并提升其全局探索能力。此外，算法还采用了自适应维度学习策略，为个体提供邻域维度的信息，从而克服对前三只灰狼个体的依赖，提高种群的多样性。同时，每个个体在维度层面上自适应地执行探索与开发操作，以平衡全局搜索与局部优化的能力。

2025-05-31 13:40:00 1011

原创 2025年OE SCI2区TOP，进化麻雀搜索算法ESSA+海洋阻尼器迟滞建模与辨识，深度解析+性能实测

海洋阻尼器的机械性能通常具有高度非线性，以适应动态和冲击环境。阻尼器经过动态和冲击测试，发现其滞回曲线具有速率依赖性且呈非对称性。为了能够描述动态滞回和冲击滞回，基于广义Prandtl-Ishlinskii（GPI）模型提出了一种速率依赖广义Prandtl-Ishlinskii（RDGPI）模型，该模型是GPI模型与径向基函数（RBF）神经网络的混合体。由于模型参数众多，为了提升参数识别效果，本文提出了一种进化麻雀搜索算法（ESSA），其显著提升了参数识别的效率和准确性。

2025-05-29 21:44:00 1030

原创 2025年AEJ SCI2区，动态反向排序教与学优化算法DSTLBO+光伏系统参数辨识，深度解析+性能实测

由于能源枯竭问题，光伏（PV）发电作为领先的可再生太阳能发电方式，受到了广泛关注。如何准确识别光伏系统参数以提高发电效率，已成为该领域的研究热点。本文提出了一种基于动态方向学习策略和排序教学学习优化算法（DSTLBO），用于光伏模型的精准识别。

2025-05-28 11:18:07 394

原创 2025年ASOC SCI1区TOP，双阶段Jaya算法DJaya+供热系统管网优化，深度解析+性能实测

随着人们生活水平的不断提升，越来越多行业将关注点转向提升用户满意度。然而，针对二次供热网络中平衡阀门开度优化以改善用户体验的研究仍较为匮乏。因此，本文提出了双阶段Jaya（DJaya）优化算法，该算法首先通过引入问题导向的随机初始化方法生成高质量初始解，然后在动态雕刻阶段提升算法的全局搜索能力，进一步在强化核心阶段优化解中质量较差的部分，以提升整体解的水平。

2025-05-27 20:11:29 865

原创 2025年AIR SCI1区TOP，具有新变异策略和外部存档机制mLSHADE-SPACMA+数值优化与点云配准，深度解析+性能实测

数值优化和点云配准是人工智能领域中的两个关键研究课题。差分进化算法是一种有效的解决方案，而 LSHADE-SPACMA（CEC2017冠军算法）是一个具有竞争力的差分进化变体。然而LSHADE-SPACMA 在应对这类问题时，其局部开发能力有时仍显不足。本文提出了一种改进LSHADE-SPACMA算法（mLSHADE-SPACMA），用于解决数值优化和点云配准问题。mLSHADE-SPACMA算法提出了一种精确的淘汰与生成机制，用来增强算法的局部开发能力；

2025-05-26 18:37:41 470

原创 2025年AEI SCI1区TOP，改进麻雀搜索算法MSSA+建筑三维重建，深度解析+性能实测

对现有建筑进行高质量的三维重建对于其维护、修复和管理至关重要。图像采集中的有效视角规划会显著影响基于摄影测量的三维重建质量。复杂的建筑结构常常导致传统视角规划方法下的区域采样不足，而过多的视角又会显著增加计算资源和数据采集的负担。为了解决这些问题，本文提出了一种新的先探索、后开发的视角规划策略，以在尽可能少的视角下实现高质量的建筑重建。在探索阶段，通过对图像和粗模型的语义与几何分析，识别出无人机禁飞区域与建筑关注区域。

2025-05-25 11:00:12 1010

原创 2025年ESWA SCI1区TOP，离散人工蜂群算法+多农场多除草机器人任务分配，深度解析+性能实测

随着智慧农业的不断推进，农业机器人在提升生产力和降低成本方面的潜力日益凸显。本文研究了多农场多除草机器人任务分配问题（MFMWRTA），其目标是最小化最大完成时间。为了解决该问题，本文提出了一种基于改进型离散人工蜂群算法（DABC）的多农场离散人工蜂群算法（MFDABC）。MFDABC算法首先通过提出的基于多农场NEH（MFNEH）启发式方法和基于迭代贪婪（IG）启发式方法生成高质量的初始解，并为每个农场分配适量的除草机器人。在雇佣蜂阶段和侦查蜂阶段，研究中设计了五种局部搜索算子，以提升算法的局部搜索能力。

2025-05-24 09:07:19 1103

原创 2008年EJOR SCI2区，连续蚁群优化算法ACOR，深度解析+性能实测

本文提出了一种将蚁群优化算法（ACO）拓展至连续域的改进方法，该方法在保持ACO原有结构基本不变的基础上，实现了从组合优化到连续优化的自然过渡。

2025-05-23 22:49:52 1439

原创 2025年ECM SCI1区TOP，多策略Alpha进化算法+质子交换膜燃料电池约束参数估计，深度解析+性能实测

质子交换膜燃料电池（PEMFCs）是一种在当前氢能发电和能源储存系统中被广泛应用的装置。对PEMFC参数的准确估计对于优化燃料电池性能、降低成本以及确保系统可靠性具有重要意义。本文提出了一种多策略Alpha进化算法（MSAE），用来在提高PEMFC参数估计的精度。与传统Alpha进化方法相比，MSAE进行了多方面的改进，例如采用Halton序列生成初始种群，并使用适应度-距离平衡策略选择合适的候选解。

2025-05-22 11:20:17 821

原创【算法创新+设计】灰狼算法GWO+扰动算子，求解大规模TSP问题利器

GWO算法是针对连续空间问题设计的优化方法，而旅行商问题（TSP）本质上是一个离散空间问题。常见的处理方式包括构建连续空间到离散空间的映射，或者采用专门的离散算子来处理路径更新。距离度量采用L2范数，离散空间中距离度量采用汉明距离或者置换群中的距离度量，路径的更新通常通过置换操作来完成。路径的距离不仅仅是位置差异的简单计算，而是考虑路径中元素顺序的变化。PS：其他算法也可设计&改进，欢迎咨询~

2025-05-21 22:37:27 958

原创 2025年JIII SCI1区TOP，多策略霜冰优化算法IRIME+无人机路径规划，深度解析+性能实测

优化工业信息集成是发挥工业4.0潜力的基础，推动基于数据的决策，以提高运营效率、降低成本，并增强现代工业环境中的竞争力。在这一过程中，无人机（UAV）路径规划扮演着至关重要的角色，它支持高效、可靠的数据收集与传输，从而为智能决策提供基础。本文提出了增强霜冰优化算法（IRIME），IRIME通过霜晶扩散机制提高初始种群的多样性，通过高空凝结策略提升全局搜索能力，通过格子编织策略避免过早收敛。

2025-05-20 18:01:17 703

原创 2024年ASOC SCI2区TOP，多机制群优化算法+多风场输电线路巡检中多无人机任务分配与路径规划，深度解析+性能实测

随着电力系统规模的不断扩大，复杂环境下的电力线路及设施的巡检与维护面临更大挑战。目前，基于无人机的输电线路巡检技术受到越来越多的研究关注，多无人机的任务分配与路径规划是两个关键问题。本文首先构建了一个三维的巡检环境模型，并考虑山地环境中多个风场的影响因素进行建模与测量。针对多无人机任务分配问题，定义了一个考虑风场影响的多指标混合代价函数，并提出改进的双向蚁群-离散蜜獾算法（BACOHBA）进行求解。针对多风场条件下的多无人机路径规划问题，提出改进的蜜獾-果蝇算法（HBAFOA）进行优化求解。

2025-05-19 16:33:36 1181

原创 2025年EB SCI2区TOP，多策略改进黑翅鸢算法MBKA+空调系统RC参数辨识与负载聚合分析，深度解析+性能实测

随着空调负载在电力系统中所占比例的不断上升，其作为需求响应资源的潜力日益凸显。然而，由于建筑环境和用户行为的变化，空调负载具有异质性和动态非线性特性，导致传统参数辨识与聚合建模精度不足。因此，本文提出一种多策略改进黑翅鸢算法（MBKA），结合一阶等效热参数（ETP）模型与实测数据，实现对空调系统中电阻和电容参数的准确识别。

2025-05-17 23:13:03 951

原创【算法应用】多优化算法VS简单&复杂地图二维路径规划

1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D].江西理工大学,2023.优化算法VS求解二维路径规划问题。

2025-05-16 16:20:30 1138

原创 2024年AMM SCI2区，混合混沌博弈灰狼算法HCGO+UAV路劲规划，深度解析+性能实测

本文提出了一种创新混合算法——混合混沌游戏灰狼算法（HCGO），该算法将灰狼算法与混沌游戏优化器相结合，巧妙地增强了算法在探索和开发方面的能力，丰富了种群多样性，提高了收敛精度，并保持了强大的探索能力。实验结果表明，混合算法在六个不同复杂度的场景中均表现出色，证明了其在解决复杂优化问题中的有效性。

2025-05-15 12:01:56 974

原创 2024年CIE SCI2区TOP，六边形网格地图模型+智能制造系统中AGV路径规划，深度解析+性能实测

在现代工业中，柔性制造系统发挥着不可或缺的作用，而地图建模的精度与连通性对提升AGV运输系统的效率与灵活性至关重要。针对实际制造环境中面临的空间限制、设备故障以及突发任务变更等挑战，本文提出了一种基于六边形网格地图建模的创新型AGV路径规划方法，该方法通过以六边形网格替代传统的方形网格，显著提升了路径规划的连通性、采样频率与安全性。本研究还将改进的蚁群算法与六边形网格地图结合应用于AGV路径规划，算法引入了启发因子，有效避免陷入局部最优。通过将蚁群划分为奇偶两组并采用双向搜索策略，增强了算法的全局探索能力。

2025-05-14 11:14:41 1281

原创 2025年RIS SCI2区，改进白鲸优化算法+复杂非线性方程组求解，深度解析+性能实测

本文提出了一种改进白鲸优化算法（ABWOA）用来解决非线性方程组（SNLEs）求解问题。ABWOA引入了平衡因子和非线性自适应参数，实现了探索与开发之间平衡，增加了鲸鱼跳跃的概率，帮助避免陷入局部最优解，并提高了算法在局部搜索中的效率。

2025-05-13 23:13:45 731

原创 2025年Energy SCI1区TOP，改进雪消融优化算法ISAO+电池健康状态估计，深度解析+性能实测

锂离子电池（LIBs）的健康状态（SOH）估计对于电池健康管理系统至关重要，为了准确估计LIBs的健康状态，本文提出了一种集成改进雪消融优化算法（ISAO）、深度极限学习机（DELM）和混合核极限学习机（HKELM）的混合模型。ISAO算法融合融合拉丁超立方采样、Levy飞行策略及正态云模型等策略，有效降低算法陷入局部最优的风险，并用于优化DHKELM模型的关键参数。

2025-05-12 21:18:50 1017

原创 2025年KBS SCI1区TOP，团队行为粒子群算法TBPSO+无人机部署，深度解析+性能实测

本文针对传统粒子群算法存在的收敛精度低、收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题，提出了一种融合团队协作机制粒子群算法（TBPSO)。TBPSO算法将粒子划分为多个团队，由团队领导者引导搜索方向，通过信息因子的传递提升全局搜索能力，降低陷入局部最优的风险。同时引入信息因子和学习因子的自适应调节机制，使算法能够根据问题特性和搜索状态动态调整参数，从而加快收敛速度并提高精度。

2025-05-11 14:34:51 745 2

原创【多目标优化】适合发表！2025年1区TOP KBS 长颖燕麦算法AOO，非支配排序长颖燕麦算法NSAOO+46种多目标测试集

通过计算个体在目标空间中的距离，可以有效避免选择相似的个体，从而增强解的多样性。对当前前沿层中的每个个体，更新其支配的个体的被支配计数。如果某个被支配个体的被支配计数减为0，则将其加入集合 Q 并赋予新的层次排名。如果一个个体支配另一个个体，就将其添加到支配集合中，并增加被支配计数；c.构建第一层前沿，识遍历种群，找出被支配计数为0的个体（即不被其他任何个体支配的个体），将这些个体加入第一层前沿；非支配排序方法通过比较种群中个体之间的支配关系，将个体分为不同的前沿层次。原创未发表，感兴趣可以私信我。

2025-05-09 21:43:27 530

Matlab求解Markov链模型转移概率矩阵P

Matalb 非线性波浪理论-Stokes波超越方程参数求解

空空如也