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🔥 内容介绍
雪橇犬优化算法(Sled Dog Optimizer, SDO)是 2024 年提出的新型仿生元启发式算法,发表于 JCR / 中科院 1 区期刊《Advanced Engineering Informatics》。该算法通过模拟雪橇犬在拉雪橇过程中的协作、适应与进化行为,构建了一套兼顾全局探索与局部开发的优化框架,为工程领域复杂优化问题(如机械设计、路径规划、参数辨识等)提供了创新解决方案。本文将从算法原理、核心机制、性能验证及应用场景展开详细解析。
一、SDO 的仿生基础与核心行为建模
SDO 的核心是对雪橇犬群体行为的抽象与数学化,其优化能力源于对真实雪橇犬协作模式的精准模拟。算法将种群中的个体定义为 “雪橇犬”,通过模拟以下关键行为实现优化:
1.1 拉雪橇行为:群体协作与方向引导
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🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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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