蝠鲼觅食优化算法（MRFO）在求解最优目标的问题上具有广泛的应用。本文将介绍如何使用Matlab编写基于MRFO算法的最优目标解决方案，并提供相应的源代码。

最新推荐文章于 2025-07-23 22:59:22 发布
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本文介绍了蝠鲼觅食优化算法（MRFO）的原理，这是一种模仿蝙蝠和鲼鱼觅食的元启发式算法。MRFO用于寻找最优解，文章提供了Matlab实现的源代码，详细阐述了算法的初始化、迭代优化过程，并强调适应度函数需根据实际问题定义。读者可以依据自身需求调整代码。

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蝠鲼觅食优化算法（MRFO）在求解最优目标的问题上具有广泛的应用。本文将介绍如何使用Matlab编写基于MRFO算法的最优目标解决方案，并提供相应的源代码。

蝠鲼觅食优化算法（MRFO）是一种模拟自然界蝙蝠和鲼鱼觅食行为的元启发式算法。它通过模拟蝙蝠和鲼鱼的觅食过程，寻找最优解。算法的基本思想是蝙蝠和鲼鱼在搜索空间中以一定的速度和策略移动，根据当前最优解的位置和信息素信息来调整搜索策略，以找到更优的解。

以下是使用Matlab实现MRFO算法求解最优目标的源代码：

% 参数设置
N = 100; % 蝙蝠数量
Lb = -10; % 搜索空间下界
Ub = 10
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【优化算法】蝠鲼觅食优化算法（MRFO）【含Matlab源码 1435期】
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10-23 1109
蝠鲼是已知最大的海洋生物之一,每天会吃大量的海洋浮游生物,虽然浮游生物并不是均匀分布或定期集中在某些特定地区,但是蝠鲼在群体觅食中总可以找到丰富的浮游生物,那是因为它们进化出了一套智能觅食策略,将此策略转换为数学模型就可得到MRFO算法,此觅食策略包括3种:链式觅食、旋风式觅食和筋斗式觅食.1 链式觅食。
使用优化算法MRFO求解最优目标的matlab源码
持续更新
06-13 209
而蝠鲼觅食优化算法（MRFO）是一种新兴的优化方法，其灵感来源于蝠鲼的觅食行为。本篇文章将介绍如何使用MRFO算法求解最优目标，并提供相应的matlab源码。本篇文章介绍了如何使用蝠鲼觅食优化算法求解最优目标，并提供了相应的matlab源码。由于MRFO算法具有良好的全局搜索能力和快速收敛速度，可以广泛应用于各种优化问题中。首先，让我们回顾一下MRFO算法的基本原理。该算法将蝠鲼的觅食行为转化为二维优化问题，通过模拟蝠鲼飞行距离和方向的变化来更新优化参数。在MRFO算法中，适应度值越高表示解的质量越好。
蝠鲼觅食优化（MRFO）：蝠鲼觅食优化（MRFO）是一种新的仿生优化算法，用于解决优化问题。-matlab开发
05-29
蝠鲼觅食优化（MRFO）是一种新的全局优化问题优化方法。 MRFO 对蝠鲼三种独特的觅食策略进行数学建模和模拟，包括链式觅食、旋风式觅食和翻筋斗觅食。 该算法简单易实现。
MRFO_MRFPOmatlabcode_智能算法_优化算法_
09-30
一个新提出的群智能优化算法，可用于搜索全局/局部最优值。
【智能算法】蝠鲼觅食优化算法（MRFO)原理及实现
Logic_9527的博客
03-13 1601
蝠鲼可以观察到浮游生物的位置并朝它游去，在一个位置上浮游生物的浓度越高，位置越好（适应度函数）。蝠鲼排成一列，形成觅食链，除了第一个个体外，其他个体不仅朝着食物游去，还朝着它前面的个体游去。2017年，Zhao等人受到蝠鲼自然捕食行为启发，提出了蝠鲼觅食优化算法(Manta Ray Foraging Optimization，MRFO)。当一群蝠鲼在深水中发现一片浮游生物时，它们会组成一条长长的觅食链，并以螺旋形式向食物游去。MRFO模拟了蝠鲼在海洋中的觅食过程，提出了三种捕食策略。
多目标优化算法：多目标蝠鲼觅食优化算法MOMRFO（提供MATLAB源码）
IT猿手
11-08 1120
蝠鲼觅食优化算法（MRFO）： 该算法是模仿蝠鲼在海洋中的觅食过程，针对不同捕食策略进行数学建模，对蝠鲼个体位置更新的方式进行数学描述，从而实现在复杂解空间中对最优解的搜索。由于位置更新方式的独特性，MRFO 的求解精度与鲁棒性相比于传统群体智能仿生算法也有显著的提升。MRFO 可描述为 3 种觅食行为，包括链式觅食、螺旋觅食以及翻滚觅食。 算法原理参考链接 多目标蝠鲼觅食优化算法（MOMRFO）： Matlab源码 将多目标进化机制，融合到蝠鲼觅食优化算法中，得到多目标蝠鲼觅食优化算法（MOMRFO）分
【智能优化算法-蝠鲼觅食优化算法】基于改进蝠鲼觅食优化算法dFDB_MRFO求解最优目标附matlab代码.zip
06-15
【智能优化算法-蝠鲼觅食优化算法】是一种在计算领域广泛应用的仿生优化方法，其灵感来源于蝠鲼在海洋中的高效觅食行为。蝠鲼觅食优化算法（Manta Ray Foraging Optimization, MRFO）利用了蝠鲼在寻找食物时的灵活...
【优化求解】基于蝠鲼觅食优化算法MRFO求解最优目标matlab源码.zip
11-05
【优化求解】基于蝠鲼觅食优化算法MRFO求解最优目标matlab源码.zip
【NWFSP问题】基于matlab蝠鲼觅食优化算法MRFO求解零等待流水车间调度问题NWFSP【含Matlab源码 9825期】.mp4
03-04
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考...
【故障识别】基于蝠鲼觅食优化算法MRFO优化门控单元GRU实现故障诊断附Matlab代码
m0_57702748的博客
07-13 1166
摘要随着工业自动化程度的不断提升，设备故障诊断对于保障生产安全、提高生产效率至关重要。传统故障诊断方法往往依赖于专家经验，存在效率低、泛化能力差等问题。近年来，深度学习技术在故障诊断领域展现出巨大潜力，其中门控循环单元 (GRU) 凭借其强大的序列建模能力，在故障诊断方面取得了显著进展。然而，GRU 模型的训练过程往往需要人工调节大量的超参数，且易陷入局部最优，限制了其诊断性能。针对这些问题，本文提出了一种基于蝠鲼觅食优化算法 (MRFO) 优化 GRU 的故障诊断方法。
【源码】螳螂觅食优化MRFO算法仿真
weixin_42825609的博客
10-31 1241
螳螂觅食优化（MRFO）是一种新的全局优化方法。 Manta ray foraging optimization (MRFO) is a new optimization approach for global optimization problems. MRFO对螳螂三种独特的觅食策略进行了数学建模和仿真，包括链式觅食、旋风式觅食和翻筋斗式觅食。 MRFO mathematically mo...
蝠鲼觅食优化(MRFO)-Matlab代码
Vertira的博客
09-14 1413
注：网上有关蝠鲼觅食优化算法的原理介绍很多，但是没有付源码。即使有源码的文章，也是付费才能得到源码。违背共享自由的学术精神。在这里我将把蝠鲼觅食优化(MRFO)算法的源码公开。希望大家关注点赞 ---------东南大学---刘博士。 下面直接说重点，上代码。如果代码对你有用，请点赞，收藏，加关注。 % FunIndex: Index of function. % MaxIt: The maximum number of iterations. % PopSize: The size of popu
基于多策略改进的蝠鲼觅食优化算法
心升明月的博客
11-09 1625
为了提高蝠鲼觅食优化算法的效率，提出了一种基于多策略蝠鲼觅食优化算法，一方面采用半数均匀初始化策略，用以提升种群多样性；另一方面融合新权重因子更新策略和分裂策略，可分别提升收敛速度和寻优精度。
【故障诊断】基于蝠鲼觅食优化算法MRFO优化长短记忆网络LSTM实现故障诊断附matlab代码
m0_60703264的博客
07-18 722
随着工业自动化程度的不断提高，对设备运行状态的实时监测和故障诊断的需求日益迫切。长短记忆网络 (LSTM) 作为一种有效的深度学习模型，在处理时间序列数据方面表现出色，但其参数优化问题一直是制约其性能提升的瓶颈。本文提出了一种基于蝠鲼觅食优化算法 (MRFO) 优化 LSTM 的故障诊断方法。该方法首先利用 LSTM 构建设备运行状态的预测模型，并利用 MRFO 算法优化 LSTM 的参数，以提高模型的预测精度。然后，通过分析预测值与真实值之间的偏差，对设备状态进行识别和判断，从而实现故障诊断。
群体智能算法介绍
canGfly的博客
12-02 2014
其中，vi(t)v_i(t)vi(t) 是第 iii 个粒子在第 ttt 次迭代的速度，xi(t)x_i(t)xi(t) 是粒子的位置，pi(t)p_i(t)pi(t) 是个体最佳位置，g(t)g(t)g(t) 是全局最佳位置，www 是惯性权重，c1c_1c1、c2c_2c2 是学习因子，r1r_1r1、r2r_2r2 是随机数。SA 算法的特点是逐渐降低“温度”参数，允许粒子在早期阶段进行较大的随机跳跃，随着迭代的进行逐渐收敛到一个更优的局部区域。，强调算法的多阶段、多机制协同工作。
代码随想录算法训练营第二十九天
最新发布
2403_87481241的博客
07-23 804
问题描述：假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中的一些人的属性（每个 people [i] = [h, k] 表示第 i 个人的身高为 h，前面正好有 k 个身高大于或等于 h 的人）。如果存在，返回该起点的索引；这个算法的时间复杂度是 O (n)，空间复杂度是 O (1)，非常高效。这个算法的时间复杂度是 O (n²)（排序 O (nlogn) + 插入操作 O (n²)），空间复杂度是 O (n)。这个算法的时间复杂度是 O (n)，空间复杂度是 O (n)。
【PTA数据结构 | C语言版】堆中的路径
等风来
07-20 702
将一系列给定数字插入一个初始为空的最小堆 h。随后对任意给定的下标 i，打印从第 i 个结点到根结点的路径。输入格式:每组测试第 1 行包含 2 个正整数 n 和 m (≤10^3)，分别是插入元素的个数、以及需要打印的路径条数。下一行给出区间 [−10^4,10^4] 内的 n 个要被插入一个初始为空的小顶堆的整数。最后一行给出 m 个下标。输出格式:对输入中给出的每个下标 i，在一行中输出从第 i 个结点到根结点的路径上的数据。数字间以 1 个空格分隔，行末不得有多余空格。
枚举右，维护左
m0_68367618的博客
07-23 264
本文总结了力扣题单中基于双变量问题的通用解法模板。核心思路是：通过维护已遍历区间（使用哈希表、集合或滑动窗口），枚举未遍历区间来优化双变量问题。
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