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RSS订阅原创 战争策略优化算法-WSOA可用于（多目标资源分配与负载均衡/动态避障与编队控制）
这段代码的主要功能是使用战争策略优化算法（WSO）对指定的目标函数进行优化求解，并可视化目标函数的三维图形和算法的收敛曲线。初始化算法参数，如搜索代理数量、最大迭代次数等。获取目标函数的相关信息，包括自变量的上下界、维度和适应度函数句柄。调用 WSO 算法进行优化求解，得到最优解和最优适应度值。显示最优解和最优适应度值。绘制目标函数的三维图形和算法的收敛曲线。
2025-03-09 13:50:33
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原创 结合多目标粒子群优化算法（MOPSO）和环境感知算法实现机器人路径规划的动态调整
通过实时环境感知触发多目标优化、动态适应度建模和快速响应机制，能够有效地应对动态障碍物的变化，提高机器人的路径规划能力和安全性。在现实世界中，机器人常常需要在复杂多变的动态环境中执行任务，如在拥挤的仓库中搬运货物、在城市街道上进行巡逻等。通过实时感知环境变化，触发多目标优化过程，动态调整机器人的路径，能够实现机器人在动态环境中的实时、安全、多目标路径优化。例如，可以考虑障碍物的类型和优先级，不同类型的障碍物对机器人的威胁程度不同，可以为其分配不同的风险权重。环境感知是实现机器人路径动态调整的基础。
2025-02-22 09:34:40
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原创 强度Pareto进化算法(SPEA2)-可用到（机械零件多目标优化设计/污水处理厂多目标优化运行/微电网多目标优化运行）
在解决实际问题时，常常会遇到需要同时优化多个相互冲突目标的情况，比如在设计汽车时，既要考虑降低成本，又要提高安全性和燃油效率。传统的单目标优化算法无法直接用于解决这类多目标问题，因此科学家们开发了许多专门的多目标优化算法，强度 Pareto 进化算法 2（SPEA2）就是其中一种非常有效的算法。它是在第一代强度 Pareto 进化算法（SPEA）的基础上改进而来的。强度 Pareto 进化算法（SPEA2）的优化思路主要围绕多目标优化问题展开，旨在找到一组分布均匀且逼近真实 Pareto 前沿的非支配解。
2025-02-22 09:14:18
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原创 基于范围选择的进化多目标优化PESA-II-可用于（汽车发动机多目标优化设计/飞机机翼多目标外形优化/电动汽车充电设施布局优化）
PESA-II 由 Corne 等人在 2001 年提出，是 PESA 的改进版本。多目标优化问题中通常存在多个相互冲突的目标函数，不存在单一的最优解，而是有一个 Pareto 最优解集，PESA-II 就是为有效找到该解集而设计的算法。等函数需要根据具体实现进行定义，代码本身假设这些函数已经存在。需要注意的是，上述代码中的。
2025-02-22 08:57:16
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原创 非支配性排序遗传算法 II---NSGA-II-可用于（综合能源系统优化调度/水光互补发电系统优化/加工参数优化）
非支配性排序遗传算法 II（NSGA-II）是由 Kalyanmoy Deb 等人在 2002 年提出的一种用于解决多目标优化问题的经典进化算法。
2025-02-22 08:49:02
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原创 多目标樽海鞘群算法-MSSA-可用于（支持向量机（SVM）优化/数据聚类分析/滤波器优化）
MSSA 是一种基于樽海鞘群体行为的多目标优化算法，通过领导者和追随者的位置更新机制在搜索空间中寻找最优解。在实际应用中，根据不同的问题，可以调整算法的参数，如种群大小、迭代次数、随机因素的强度等，以达到更好的优化效果。同时，可以考虑与其他算法或技术结合，来克服其在高维度问题和局部搜索能力方面的不足。
2025-02-19 10:00:00
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原创 非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于（多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理）
非支配性排序遗传算法 III（NSGA-III）是用于求解多目标优化问题的一种进化算法1。
2025-02-19 02:00:00
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原创 多目标蜻蜓算法-MODA-可用于（云计算资源分配/交通信号控制/网络路由优化）
多目标蜻蜓算法（Multi-Objective Dragonfly Algorithm，MODA）是一种基于群体智能的优化算法，主要用于解决多目标优化问题。以下是对其的详细介绍： 具体完整算法请跳转：多目标蜻蜓算法-MODA-可用于（云计算资源分配/交通信号控制/网络路由优化）具体代码及实验结果具体完整算法请跳转：多目标蜻蜓算法-MODA-可用于（云计算资源分配/交通信号控制/网络路由优化）
2025-02-18 16:30:00
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原创 多目标粒子群优化算法-MOPSO-（机器人路径规划/多目标信号处理（图像/音频））
多目标粒子群优化算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization，MOPSO）是一种基于群体智能的优化算法，用于解决多目标优化问题。
2025-02-18 16:00:00
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原创 多目标鲸鱼优化算法-NSWOA-可用于（机器人轨迹跟踪控制/柔性作业车间调度/无人机三维路径规划）
多目标鲸鱼优化算法（NSWOA）是一种基于鲸鱼群体行为的优化算法，被广泛应用于求解多目标优化问题。
2025-02-17 12:54:32
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原创 多目标蝗虫优化算法-MOGOA-可用于（电力系统无功优化/微电网电源与储能协同优化/供应链网络设计）
多目标蝗虫优化算法（MOGOA）是一种基于群体智能的优化算法，它的灵感来源于蝗虫的群体行为。在自然界中，蝗虫在觅食、迁徙等活动时会展现出一种群体协作和自适应的行为模式，MOGOA 将这种行为模式转化为一种优化问题的求解策略，用于解决具有多个目标的优化问题。
2025-02-17 12:50:31
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原创 多目标元宇宙优化算法-MOMVO-可用于（多目标数据分类算法优化/微电网分布式电源规划）
MOMVO 是一种基于元宇宙概念和相关技术启发而设计的多目标优化算法。它将多目标优化问题中的各个目标和解决方案映射到一个虚拟的元宇宙空间中，通过模拟元宇宙中的各种现象和交互机制，来寻找一组最优或近似最优的解决方案，这些解决方案能够在多个相互冲突的目标之间实现较好的平衡。
2025-02-17 12:43:39
963
原创 多目标差分进化-MODE-可用于（机器人路径规划/多变量控制系统参数整定/车间调度问题）
具体完整算法信息请跳转“多目标差分进化-MODE-可用于（机器人路径规划/多变量控制系统参数整定/车间调度问题）
2025-02-17 12:37:32
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原创 多目标灰狼优化算法-MOGWO-（多目标天线设计优化/无线电频谱分配/智能交通信号控制优化）
MOGWO（Multi-Objective Grey Wolf Optimizer）是一种基于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）的多目标优化算法。
2025-02-17 12:15:02
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原创 多目标差分进化-MODE（基于 MODE 的图像多目标优化处理研究/基于多目标差分进化的机器学习算法优化）
具体算法获取请跳转多目标差分进化-MODE（基于 MODE 的图像多目标优化处理研究/基于多目标差分进化的机器学习算法优化）
2025-02-17 12:00:38
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原创 算术优化算法AOA-（可用于特征选择与提取/图像识别与分类/图像分割/能源系统规划）
从实验结果来看，AOA 算法在迭代过程中不断寻找优化问题的最优解，其最佳解的适应度值随着迭代次数的增加呈现出一定的变化趋势。在初始迭代阶段，最佳解的适应度值下降较为明显，随后逐渐趋于稳定。
2025-02-14 16:32:39
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原创 蛇优化算法S0A-（可用于特征工程/图像分割/图像识别/模型参数调优/机械系统动力学优化）
【代码】蛇优化算法S0A-（可用于特征工程/图像分割/图像识别/模型参数调优/机械系统动力学优化）
2025-02-14 16:25:51
982
原创 黏菌优化算法-SMA -可用于（数据聚类/特征选择/模型参数优化/桥梁结构优化）
【代码】黏菌优化算法-SMA -可用于（数据聚类/特征选择/模型参数优化/桥梁结构优化）
2025-02-14 16:18:42
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原创 金鹰优化算法-GEO-（可用于特征选择/模型参数优化/生物医学图像分析）
【代码】金鹰优化算法-GEO-（可用于特征选择/模型参数优化/生物医学图像分析）
2025-02-14 15:27:48
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原创 二次插值优化算法-QIO
当我们对一个复杂的目标函数不太了解时，可以在函数的某些位置取几个点，用这些点的信息构建一个二次函数，让这个二次函数尽可能地贴近原目标函数。二是相邻两次迭代得到的极值点非常接近，差值小于我们预先设定的一个很小的精度值，这意味着算法已经收敛到一个相对稳定的解。它的核心在于通过已知的几个点的函数信息，构建一个二次函数来近似原目标函数，进而借助这个近似的二次函数去寻找原函数的最优解。这三个点的位置和对应的函数值有一定要求，通常要保证中间那个点的函数值小于另外两个点的函数值（如果是求极小值问题）。
2025-01-30 11:11:16
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原创 鹦鹉优化算法-POA
鹦鹉优化算法（Parrot Optimization Algorithm，POA）是一种受鹦鹉社会行为和觅食策略启发而提出的新型元启发式优化算法，下面将从算法灵感来源、原理、步骤、特点和应用等方面进行详细介绍。
2025-01-29 15:39:16
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原创 向量加权优化算法-（能源管理优化算法）
把多个要优化的目标，通过给它们分别赋予不同的重要程度（权重），将这些目标组合成一个整体的目标。就好像我们在做一件事情时，有多个目标要达成，比如又要速度快，又要质量好，又要成本低，我们给速度、质量、成本分别设定一个重要程度，然后把它们综合起来，形成一个总的目标，这样就把原本复杂的多目标问题变成了一个相对简单的单目标问题来处理。请关注并私信“向量加权优化算法”领取完整算法及更多小众创新算法。
2025-01-29 15:35:09
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原创 饥饿游戏搜索算法-HGS(函数优化/工程设计)
在算法研究的广袤领域中，饥饿游戏搜索算法（Hunger Games Search，HGS）作为一种基于群体智能的创新优化算法，独树一帜。它巧妙地从著名的饥饿游戏所蕴含的竞争与协作机制中汲取灵感，将现实世界中激烈的生存竞争场景抽象化，融入到算法的设计理念里，致力于在复杂的问题空间中，逐步探寻出最优质的解决方案。
2025-01-28 10:47:27
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原创 ALPHA进化算法-（多目标优化/NAS/强化学习策略进化）
计算效率层面：借助代理模型，大幅减少了真实评估的次数，从而显著降低了整体计算成本。搜索能力维度：融合梯度信息与精英导向策略，有力地提升了全局搜索能力以及局部开发能力。适应性角度：具备动态调整参数和在线学习机制，能够很好地适应复杂多变的优化问题。相较于相关算法，ALPHA 进化算法在高维复杂优化问题的处理上，性能表现格外突出。然而，不可忽视的是，其实现过程的复杂度较高，对计算资源的需求也相对较大。因此，在实际应用场景中，我们需要依据具体问题的特性，审慎选择最为合适的算法，以实现最佳的优化效果。
2025-01-28 10:31:32
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原创 指数三角优化算法-ETOA（工程设计优化）
指数三角优化算法是 2024 年新提出的优化算法，发表于中科院一区 TOP 期刊《Expert Systems with Applications》，它模拟了自然生态系统中的生物进化和协作行为，通过指数和三角函数的组合来实现高效的搜索和优化。
2025-01-27 21:29:51
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原创 十种优化算法”ABC,GA,PSO,SSA,GWO,CSO,DBO,BWO,DE,OBLDE“对比（CEC2017）
【代码】十种优化算法”ABC,GA,PSO,SSA,GWO,CSO,DBO,BWO,DE,OBLDE“对比（CEC2017）
2025-01-24 20:31:39
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原创 十种优化算法”ABC,GA,PSO,SSA,GWO,CSO,DBO,BWO,DE,OBLDE“的优化对比（CEC2005）
通过比较不同算法的收敛曲线，可以评估它们在特定优化问题上的性能优劣，从而为实际应用选择合适的优化算法。通过绘制各算法的收敛曲线，可以直观地观察到不同算法在迭代过程中目标函数值的变化情况。这段代码的主要目的是对比多种优化算法在同一测试函数（这里选择了。
2025-01-24 20:25:35
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原创 互补完全集合经验模态分解CCEMD
互补完全集合经验模态分解（Complementary Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition，简称CCEMD）是一种改进的经验模态分解（EMD）方法，主要用于处理非线性和非平稳信号。它是对集合经验模态分解（EEMD）和完全集合经验模态分解（CEEMD）的进一步优化。
2025-01-24 17:17:03
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原创 增长优化器-Growth Optimizer
增长优化器是一种元启发式算法，旨在解决各种优化问题。元启发式算法是一类启发式算法，它们通常受到自然界或物理过程的启发，通过模拟这些过程中的某些现象或行为，来寻找优化问题的最优解。增长优化器通过模拟某种生长或发展的过程，在解空间中搜索最优解。关注并私信领取完整代码及更多小众创新算法~
2025-01-20 10:31:09
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原创 霜冰优化算法-RIME 可用于（图像/信号特征提取 数据降噪/聚类）附带对比算法
RIME 和 PSO 各有特点，在不同的优化场景中可以发挥各自的优势。在选择使用哪种算法时，需要考虑优化问题的特点，如问题的复杂性、维度、是否为凸问题等因素。
2025-01-20 10:20:12
791
原创 切诺贝利灾难优化器-CDO-机器学习优化-工程优化
切诺贝利灾难优化器是一种启发式优化算法，它的灵感可能来源于切尔诺贝利核灾难事件中的一些现象。其核心思想是模拟类似灾难场景中物质扩散、能量传播等复杂过程，将其转化为搜索空间中的搜索和优化行为。关注并私信领取完整算法及更多小众创新算法~
2025-01-19 22:16:59
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原创 能量谷优化算法-EVO（多源数据融合特征提取/时变数据特征捕捉）
能量谷优化算法（Energy Valley Optimization Algorithm，EVO）是一种新型的元启发式优化算法，由 Mahdi Azizi 等人于 2023 年提出。关注 并 私信 领取完整算法及更多小众创新算法~
2025-01-19 22:06:33
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原创 减法优化器SABO算法（高维数据降维与特征选择/复杂数据特征挖掘）附带对比算法
SABO 是一种启发式优化算法，它受到自然界中某些现象或过程的启发，旨在通过迭代搜索找到目标函数的最优解。
2025-01-19 09:10:15
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