基于社交网络搜索算法的单目标问题求解及其matlab代码实现

matlab实现社交网络搜索算法解决单目标问题
最新推荐文章于 2025-11-25 21:41:25 发布
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本文介绍了如何使用matlab实现社交网络搜索算法解决单目标问题，通过一个非凸目标函数的例子展示了算法的求解过程，并且运行结果显示了算法的成功应用。

基于社交网络搜索算法的单目标问题求解及其matlab代码实现

社交网络搜索算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟社交网络中信息传递、知识共享、个体选择等机制，来寻找问题的最优解。在实际应用中，它已被证明在解决各种单目标问题上能够取得不错的效果。

下面我们将介绍如何使用matlab代码实现社交网络搜索算法，并以一个简单的数值优化问题作为例子进行演示。首先，定义问题的目标函数：

function y = objective_func(x)
y = x.^2 - 4*sin(x
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在本篇内容中，我们将深入探讨如何使用Matlab来实现混合粒子群算法（Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO）解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是...
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10-05
为了验证WMA在LS-MDMTSP问题中的性能，研究者使用Matlab实现了相关的算法代码。Matlab作为一种高效的数学计算和仿真软件，因其强大的数值计算能力和丰富的工具箱在科学研究领域得到了广泛应用。Matlab不仅提供了丰富...
【社交网络搜索算法】基于社交网络搜索算法求解单目标问题附matlab代码
qq_59747472的博客
04-07 730
1 简介 在本文中，开发了一种称为社交网络搜索 (SNS) 的新型元启发式算法来解决优化问题。SNS 算法通过对用户表达意见的情绪进行建模，模拟用户在社交网络中获得更多人气的尝试。这些情绪被命名为模仿、对话、争论和创新，它们是用户在社交网络中的真实行为。这些情绪被用作优化操作符，并模拟用户如何受到影响和激励以分享他们的新观点。为了评估 SNS 算法的性能，进行了两项具有不同属性的比较研究。第一步，选择了 210 个数学函数，其中包括 120 个固定维度、60 个 N 维度和 30 个 CEC 2014 .
基于社交网络搜索算法求解单目标问题附Matlab代码
TechInk的博客
09-10 108
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基于抗冠状病毒优化（ACVO）算法求解单目标优化问题附matlab代码
matlab_dingdang的博客
11-03 387
本文介绍了一种新的群体智能策略——抗冠状病毒优化（ACVO）算法。该算法是一种多智能体策略，其中每个智能体都是一个人，通过观察控制协议试图保持健康并减缓 COVID-19 的传播。该算法由三个主要步骤组成：社交距离、隔离和隔离。在社交距离阶段，算法试图保持人与人之间的安全物理距离并限制密切接触。在隔离阶段，算法隔离疑似人员以防止疾病传播。应该照顾一些没有遵守健康协议并感染病毒的人，以使其完全康复。在隔离阶段，算法关心感染者恢复健康。该算法迭代地将这些算子应用于人群，以找到最适合和最健康的人。
基于社交网络搜索算法的WSN覆盖优化和工程优化
心升明月的博客
04-18 2631
文章目录一、理论基础1、社交网络搜索算法1.1 情绪1：模仿1.2 情绪2：对话1.3 情绪3：争论1.4 情绪4：创新2、SNS算法流程图二、仿真实验与结果分析1、WSN覆盖优化2、工程优化三、参考文献 一、理论基础 1、社交网络搜索算法 社交网络搜索(Social Network Search,SNS)算法SIAMAK TALATAHARI等人于2021年提出的一种新的求解优化问题的元启发式算法，该算法主要模拟了用户表达意见时的情绪，即模仿、对话、争论和创新，这些是人们在社交网络中的真实行为，这些行为被
基于社交网络算法的背包问题求解
Jack旭的博客
05-12 1022
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基于社交网络算法优化的TSP问题求解
Jack旭的博客
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多目标优化算法：多目标社交网络搜索算法MOSNS（提供MATLAB源码）
IT猿手
11-05 1292
社交网络搜索算法 社交网络搜索算法（SNS）是Hadi Bayzidi等人在2021年提出的一种元启发式优化算法。SNS 算法通过模仿社交网络用户为获得更多人气过程中的决策情绪进行建模。 四种决策情绪包括模仿、对话、争论和创新，这是用户在社交网络中的真实行为。 四种情绪被用作优化操作符，用于模拟用户如何受到影响并激励他们分享他们的新观点。社交网络搜索算分原文献 社交网络搜索算法（SNS）在大规模全局优化测试集CEC2013上具有突出表现 多目标社交网络搜索算法（MOSNS） MOSNS源码 首次将多目标进化
基于乌燕鸥算法的优化求解STOA实现及Matlab代码
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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。
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【社交网络搜索算法】基于社交网络搜索算法求解单目标问题附matlab代码.zip
04-10
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地磁导航是一种利用地球磁场特性进行定位和导航的技术，具有低成本、全天候和隐蔽性等优势，适用于室内外复杂环境。然而，地磁导航面临环境磁场变化、磁干扰和传感器噪声等挑战。本研究旨在开发一种基于地磁特征的低成本导航方法，包括地磁特征建模、定位与匹配算法设计以及抗干扰技术。通过采集环境磁场数据，建立地磁特征地图，并利用实时传感器数据进行匹配定位，结合卡尔曼滤波等算法提高导航精度。该技术有望在室内定位、机器人导航等领域广泛应用，提供经济可靠的导航解决方案。
基于社交网络搜索算法的Matlab仿真与单目标问题解决方案
压缩包中的Matlab代码文件名为“【社交网络搜索算法】基于社交网络搜索算法求解单目标问题附matlab代码.pdf”。尽管文件扩展名为.pdf，通常表示为可读的文档格式，但这里应视为一个包含Matlab代码的文件，可能是一种...
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