【智能优化算法】百慕大三角优化器（BTO）附matlab代码

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🔥 内容介绍

在智能优化算法领域，大自然的规律与神秘现象常常为算法设计提供灵感。继遗传算法、粒子群优化算法等受生物行为启发的算法之后，研究者们将目光投向了自然界中充满未知的神秘现象。百慕大三角优化器（Bermuda Triangle Optimizer，简称 BTO）便是其中的典型代表，它模拟了百慕大三角区域中船只和飞机神秘失踪、轨迹异常的现象，通过抽象化的数学模型实现对复杂优化问题的高效求解。本文将深入解析 BTO 的算法原理、实现步骤、性能特点及应用场景，为相关领域的研究与应用提供参考。

BTO 的灵感来源与核心概念

百慕大三角现象的抽象建模

百慕大三角位于北大西洋的马尾藻海，是由英属百慕大群岛、美属波多黎各及美国佛罗里达州南端所形成的三角区域。多年来，关于该区域的神秘失踪事件众说纷纭，包括磁场异常、时空扭曲、漩涡流、甲烷气泡等假说。BTO 算法从中提取出三个核心特征进行抽象建模：

1. 异常区域的吸引力：百慕大三角对周围物体具有强烈的 “捕获” 效应，进入该区域的物体容易偏离原有轨迹，甚至被 “吞噬”。在算法中，这一特性被转化为最优解区域对候选解的吸引力，候选解在迭代过程中会逐渐向最优解所在的 “神秘区域” 靠近。

1. 轨迹的随机性与突变性：失踪事件中，物体的运动轨迹往往呈现出不可预测的突变，如突然加速、转向或消失。BTO 算法将这种特性转化为候选解的随机扰动机制，使算法在搜索过程中既能保持对局部区域的精细探索，又能通过突变跳出局部最优。

1. 区域边界的模糊性：百慕大三角的边界并非固定不变，其影响范围会随环境因素（如天气、洋流）动态变化。在算法中，这一特性表现为搜索空间的动态调整，通过自适应地改变探索与开发的权重，平衡算法的全局搜索与局部优化能力。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

Hisham A. Shehadeh, Bermuda Triangle Optimizer (BTO): A Novel Metaheuristic Method for Global Optimization, Vol. 17, No. 2, July 2025. DOI: 10.15849/IJASCA.250730.01

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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