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RSS订阅原创 群体智能优化算法-北方苍鹰优化算法（NGO，含Matlab源代码）
北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization，简称 NGO）是一种新型群体智能优化算法，它模拟了北方苍鹰在捕猎过程中的探索和攻击策略。该算法通过在不同阶段执行全局搜索与局部开发，适用于求解复杂的全局优化问题。本文将详细介绍 NGO 的基本原理、数学建模过程，并附上完整的 MATLAB 实现与详细中文注释，方便研究与实战应用。
2025-04-03 10:24:56
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原创 群体智能优化算法-蛇优化算法（Snake Optimizer, SO，含Matlab源代码）
蛇优化算法（SO）是一种新颖的、模拟蛇类复杂行为的群体智能算法，具备清晰的探索与开发阶段划分，融合了社会行为、斗争、交配与产卵等机制。在算法实现上，通过温度和 Q 因子控制策略演化方向，有效平衡了全局搜索和局部开发能力。SO 算法结构清晰、运行效率高，适用于处理高维、非线性、多峰等复杂优化问题。
2025-04-02 10:14:35
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原创 群体智能优化算法-变色龙优化算法（Chameleon Swarm Algorithm, CSA，含Matlab源代码）
变色龙优化算法（Chameleon Swarm Algorithm, CSA）是一种受变色龙行为启发的群体智能优化算法。该算法模拟了变色龙在自然界中通过变换颜色来适应环境的能力，以此为基础，设计了一个适应性强、搜索能力广泛的优化算法。CSA 通过两个阶段的操作——探索阶段和开发阶段，保持全局探索和局部开发的平衡，从而实现对复杂优化问题的求解。本文详细介绍了 CSA 的基本原理、数学模型及其 MATLAB 实现，并提供了完整的代码示例，帮助读者理解和应用该算法。
2025-04-01 11:14:15
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原创 C++代码随想录刷题知识分享-----长度最小的子数组
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ，找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的 连续 子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0。
2025-03-31 11:27:33
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原创 群体智能优化算法-鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA，含Matlab源代码）
鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA）是一种灵感来自自然界鹈鹕觅食行为的元启发式优化算法。POA 模拟鹈鹕捕食的两个主要阶段：探索阶段和开发阶段。通过模拟鹈鹕追捕猎物的动态行为，该算法在全局探索和局部开发之间保持平衡，能够有效地解决复杂的优化问题。本文将详细介绍 POA 的算法原理、数学模型，并提供完整的 MATLAB 实现代码，帮助读者更好地理解并应用该算法。
2025-03-30 12:06:18
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原创 群体智能优化算法-算术优化算法（Arithmetic Optimization Algorithm, AOA，含Matlab源代码）
算术优化算法（Arithmetic Optimization Algorithm, AOA）是一种新颖的群体智能优化算法，灵感来源于加、减、乘、除四种基本算术运算。在优化过程中，AOA 通过乘除操作实现全局探索，通过加减操作强化局部开发，兼顾了算法的全局搜索能力和局部收敛速度。本文系统介绍了 AOA 的核心机制、数学建模，并提供完整的 MATLAB 代码，包含详细中文注释，适合用于科学研究、函数测试与工程优化等场景。
2025-03-29 12:40:38
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原创 群体智能优化算法-流向算法（Flow Direction Algorithm, FDA，含Matlab源代码）
流向算法（Flow Direction Algorithm, FDA）是一种受流体动力学中流向传播机制启发的新型元启发式优化算法。FDA 通过模拟“信息流”在搜索空间中的扩散方向，并结合局部邻域搜索机制，引导解向全局最优解逼近。该算法具有良好的全局搜索能力与收敛精度。本文系统介绍 FDA 算法的原理、数学建模与优化策略，并提供完整的 MATLAB 实现及详细中文注释。
2025-03-28 11:26:39
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原创 群体智能优化算法-测试函数1（免费，代码可下载）
为了验证群体智能优化算法的性能，研究者通常会在一组标准化的测试函数上进行实验。这些函数具有明确的数学性质，如多峰性、非线性、约束性等，能够全面衡量算法的搜索能力和收敛性能。本文整理了20个经典的优化测试函数，并提供了统一接口函数和对应目标函数定义，适用于算法开发与比较实验。
2025-03-28 11:09:51
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原创 群体智能优化算法-大猩猩部落优化算法（Gorilla Troops Optimizer, GTO，含Matlab源代码）
大猩猩部落优化算法（Gorilla Troops Optimizer, GTO）是一种基于大猩猩部落行为的新型智能优化算法。该算法受大猩猩的群体行为和领导机制启发，以首领（Silverback）为核心，通过探索（Exploration）和开发（Exploitation）两个阶段进行优化搜索。GTO 在搜索过程中动态调整探索和开发的比例，以提高收敛速度和全局寻优能力。本文详细介绍 GTO 的数学建模，并提供完整的 MATLAB 实现代码，其中包括详细的中文注释，以便读者理解和应用该算法。
2025-03-27 10:42:05
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原创 群体智能优化算法-蜂鸟优化算法（Artificial Hummingbird Algorithm, AHA, 含Matlab源代码）
蜂鸟优化算法（Artificial Hummingbird Algorithm, AHA）是一种受蜂鸟觅食行为启发的新型智能优化算法。AHA 通过模拟蜂鸟的三种觅食行为：方向性飞行（Directed Foraging）、领地觅食（Territorial Foraging）和迁徙觅食（Migration Foraging） 来进行全局优化搜索。该算法通过适应性调整飞行模式，在搜索空间中有效地进行探索和开发，以提高优化性能。
2025-03-27 10:36:38
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原创 群体智能优化算法-秃鹰优化算法 (AVOA，含Matlab源代码）
秃鹰优化算法（Artificial Vulture Optimization Algorithm, AVOA） 是一种受秃鹰觅食行为启发的新型智能优化算法，该算法通过模拟秃鹰的探索（Exploration）和开发（Exploitation）过程来搜索全局最优解。本文详细介绍AVOA的数学模型，并提供完整的MATLAB代码，附带详细的中文注释，以帮助读者理解其工作机制和实现方式。
2025-03-26 10:21:04
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原创 群体智能优化算法-Equilibrium Optimizer (EO，含Matlab源代码）
Equilibrium Optimizer（EO，平衡优化算法）是一种受流体动力学原理启发的元启发式优化算法，其模拟了流体粒子在达到平衡状态时的运动方式。该算法通过使用一组候选解（称为平衡池），动态调整搜索方向，实现了高效的全局优化能力。本文详细介绍EO的数学公式，并提供完整的MATLAB代码，附带详细中文注释，以帮助读者深入理解其工作机制和实现方式。
2025-03-26 10:04:15
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原创 群体智能优化算法-沙丁鱼群优化算法（Salp Swarm Algorithm (SSA，含Matlab源代码）
Salp Swarm Algorithm（SSA，沙丁鱼群优化算法）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，灵感来自沙丁鱼群在水中的游动模式。SSA 在求解复杂优化问题时表现出良好的全局搜索能力和收敛性能。本文详细介绍SSA的数学原理，并提供完整的MATLAB代码，附带详细中文注释，便于读者理解其工作原理及实现细节。
2025-03-25 11:02:40
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原创 状态空间模型解析 (State-Space Model, SS）
状态空间模型（State-Space Model, SS）是一种广泛应用于控制系统、信号处理和系统建模的数学表示方式。MATLAB 提供的 ss 类用于描述线性时不变（LTI）系统的状态空间表示。本类实现了 LTI 系统的构造、属性设置、变换以及数学运算，并支持连续和离散系统的建模。该类允许用户创建模型、访问状态变量、执行系统转换（如最小实现或显式转换）等功能。本文将详细介绍 ss 类的数学模型、关键公式，并对 MATLAB 代码进行逐行详细注释，以帮助读者理解 ss 的工作原理及其在优化和建模中的应用
2025-03-25 10:39:47
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原创 群体智能优化算法-正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm, SCA，含Matlab源代码）
正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm, SCA）是一种轻量级的群体智能优化算法，由 Seyedali Mirjalili 于 2016 年提出。该算法通过正弦函数和余弦函数引导搜索个体围绕最优解进行跳跃式移动，实现在搜索空间内的全局探索与局部开发。SCA 具有参数少、结构简洁、易于实现等优点，广泛应用于函数优化、特征选择、机器学习等领域。
2025-03-24 10:43:15
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原创 群体智能优化算法-多版本优化器（Multi-Verse Optimizer, MVO，含Matlab源代码）
易实现，参数较少；兼顾全局搜索与局部开发；动态控制搜索范围（TDR/WEP）；可扩展至多目标或约束优化。复杂函数优化；高维特征选择；工程设计问题；机器学习模型调优等。
2025-03-24 10:37:04
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原创 群体智能优化算法-蜻蜓优化算法（Dragonfly Algorithm, DA，含Matlab源代码）
蜻蜓优化算法（Dragonfly Algorithm, DA）是一种新颖的群体智能优化算法，由 Seyedali Mirjalili 在 2016 年提出。该算法受到蜻蜓群体在捕食、迁徙和交配行为中的飞行模式启发，并通过模拟蜻蜓在自然界中搜索猎物的行为来解决单目标、多目标和离散优化问题。DA 主要依靠五种行为规则（分离、对齐、聚合、猎物吸引、敌人规避）来更新蜻蜓的速度和位置，以实现全局搜索与局部搜索的平衡。
2025-03-23 18:07:21
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原创 群体智能优化算法-蛾火焰优化算法（Moth-Flame Optimization Algorithm，含Matlab源代码）
蛾火焰优化算法（Moth-Flame Optimization, MFO）是一种新型的自然启发式优化算法，其灵感来源于飞蛾趋光行为。MFO 通过飞蛾围绕火焰的螺旋轨迹进行搜索，模拟了自然界中飞蛾在光源周围盘旋的现象，以实现对搜索空间的探索与开发。本文详细介绍了 MFO 算法的数学模型、关键公式及其 MATLAB 实现，并对代码进行了逐行详细注释，以帮助读者深入理解 MFO 算法的工作原理及其在优化问题中的应用。
2025-03-23 18:00:50
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原创 群体智能优化算法-蚁狮优化算法（Ant Lion Optimizer, ALO，含Matlab源代码）
蚁狮优化算法（Ant Lion Optimizer，ALO）是一种新颖的元启发式算法，由Mirjalili提出，其灵感来源于自然界中蚁狮幼虫构筑陷阱捕猎蚂蚁的行为。该算法通过模拟蚂蚁的随机游走、蚁狮的陷阱机制、陷阱缩小及精英蚁狮强化等策略，实现了搜索空间内的全局探索与局部开发的动态平衡，具有收敛精度高、参数少和计算简单的特点，广泛适用于函数优化、工程问题求解等复杂优化任务中。
2025-03-22 18:34:10
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原创 群体智能优化算法-鲸鱼优化算法（WOA，含Matlab源代码）
鲸鱼优化算法（WOA）是由Mirjalili提出的一种仿生优化算法，其灵感来源于座头鲸（Humpback whales）的独特捕食策略。（1）围绕猎物收缩包围圈（2）气泡网攻击（螺旋式攻击）（3）随机搜索猎物算法通过概率参数 ppp 决定鲸鱼个体采用哪一种策略，从而确保算法在搜索空间中有效平衡探索与开发的过程。鲸鱼优化算法通过对鲸鱼捕食行为的数学建模，实现了一种高效稳定的智能优化策略。动态平衡全局探索与局部开发；少量参数且易于实现；良好的收敛特性与快速寻优能力；
2025-03-22 18:29:16
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原创 群体智能优化算法-改进灰狼优化算法（I-GWO，含Matlab源代码）
改进灰狼优化算法（Improved Grey Wolf Optimizer, I-GWO）是针对经典灰狼优化算法（GWO）的增强版本，通过引入距离与邻域搜索（Distance-based Local Hunting, DLH）机制，改善原算法的局部搜索能力和全局收敛速度。I-GWO 通过综合利用 GWO 的「包围、搜捕、进攻猎物」策略及动态邻域搜索技术，为复杂的连续优化问题提供了更有效的解。
2025-03-21 10:24:21
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原创 群体智能优化算法-山羚羊优化算法（Mountain Gazelle Optimizer, MGO，含Matlab源代码）
以提高全局搜索能力和局部搜索精度。该算法适用于连续优化问题，如函数优化、工程优化和机器学习参数优化。本文提供 MGO 的 MATLAB 实现，并详细解析其工作原理。山羚羊优化算法（MGO）是一种新的群体智能优化算法，受到山羚羊群体行为的启发，模拟了山羚羊在野外觅食、探索和躲避捕食者的行为模式。MGO 采用了动态搜索策略，包括。，如函数优化、特征选择等。，适应不同优化阶段。，提高全局搜索能力。
2025-03-21 10:14:04
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原创 群体智能优化算法-灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO，含Matlab源代码）
灰狼优化算法（GWO）是一种模拟灰狼群体捕猎行为的智能优化算法。GWO 通过模仿灰狼的领导等级（Alpha、Beta、Delta 和 Omega）以及围猎、追踪、包围和进攻猎物的策略来进行优化搜索。该算法具有简单、参数少、计算效率高的特点，广泛应用于函数优化、机器学习、图像处理等领域。本文提供 GWO 的 MATLAB 实现，并详细解析其算法逻辑。
2025-03-20 16:11:41
668
原创 群体智能优化算法-遗传算法（Genetic Algorithm, GA，含Matlab源代码）
遗传算法（GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法。它模仿生物进化过程，利用选择、交叉和变异等遗传操作，使种群逐步进化，寻找最优解。GA 适用于复杂的优化问题，如函数优化、路径规划、神经网络权重调整等，具有全局搜索能力强、鲁棒性好等优点。本文提供 GA 的 MATLAB 实现，并详细解
2025-03-20 16:05:30
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原创 群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）
模拟退火（SA）算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法，其核心思想来源于热力学中的退火过程：将材料加热到高温后再缓慢冷却，使其分子结构趋于最低能量状态，从而获得稳定结构。SA 算法利用 Metropolis 准则来决定接受新的解，以一定概率接受劣解，从而避免陷入局部最优。SA 具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。
2025-03-20 15:57:59
349
原创 群体智能优化算法-粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO，含Matlab源代码）
粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，受鸟群觅食行为的启发。PSO 通过模拟粒子（个体）在搜索空间中的运动来寻找最优解。每个粒子根据自身的历史最优位置（pBest）和全局最优位置（gBest）动态调整速度和位置，从而在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。PSO 具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点，广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。PSO 通过群体协作的方式优化问题。算法初始化一组随机粒子，每个粒子表示一个可能的解。
2025-03-19 15:59:01
694
原创 群体智能优化算法-牛顿-拉夫逊优化算法（Newton-Raphson-Based Optimizer, NRBO，含Matlab源代码）
牛顿-拉夫逊优化算法（Newton-Raphson-Based Optimizer, NRBO）是一种新型群体智能优化算法，受牛顿-拉夫逊方法求解非线性方程的启发。NRBO 结合牛顿-拉夫逊搜索规则（Newton-Raphson Search Rule, NRSR）和陷阱规避算子（Trap Avoidance Operator, TAO），能够在全局搜索和局部开发之间取得良好的平衡，提高算法的收敛速度和优化能力。NRBO 通过随机扰动和梯度信息调整搜索方向，从而提升寻优效率，并有效避免局部最优陷阱。
2025-03-19 15:54:38
445
原创 群体智能优化算法-黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA，含Matlab源代码）
黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA）是一种受生物启发的新型随机优化方法，其灵感来源于黏菌在食物搜索过程中形成的动态网络结构。SMA 通过模拟黏菌对化学物质的感知与移动方式，引导搜索代理进行全局探索和局部开发。算法采用适应度加权策略，使得较优个体获得更大的影响力，同时结合随机扰动和边界检查，保证算法的稳定性和收敛性。实验结果表明，SMA 具有良好的优化能力，在求解高维复杂优化问题时表现优异。该算法可广泛应用于工程优化、模式识别和机器学习等领域。
2025-03-19 15:51:56
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原创 群体智能优化算法-河马优化算法 (HO，含Matlab源代码）
河马优化算法（HO）是一种新型自然启发式优化算法，其灵感来自河马群体的觅食、反捕食与逃避行为。通过模拟河马在不同环境条件下的动态响应策略，HO 算法将优化问题中的个体映射为河马群体，通过群体内合作、个体逃避捕食者及随机探索行为实现搜索空间的探索与开发，具有良好的全局搜索能力和局部开发性能。实验结果表明，该算法能有效解决复杂的优化问题，具备较高的求解精度和收敛速度，适用于各类工程优化问题。
2025-03-18 10:42:45
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原创 群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA，含Matlab源代码）
爱情进化算法（LEA）是一种基于心理学刺激-价值-角色理论（Stimulus-Value-Role Theory）所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体，通过对个体“幸福度（Happiness）”的定义和动态更新，模拟了从“相遇 -> 价值交流 -> 角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA 在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算法原理，呈现 LEA 的完整 MATLAB 代码以及中文详细注释，以便读者深入理解并快速应用此算法。
2025-03-18 10:38:57
937
原创 群体智能优化算法-GAO 巨型犰狳优化算法(含Matlab源代码）
在复杂的优化问题中能表现出良好的收敛速度与精度。下面给出了 GAO 的主要原理以及完整的 MATLAB 代码附中文详细注释，帮助读者快速上手并理解该算法的机制。巨型犰狳优化算法（Giant Armadillo Optimization, GAO）是一种基于。中文详解**能够帮助读者快速掌握 GAO 算法，并在各种工程优化及高维函数优化中加以应用或改进。巨型犰狳优化算法（GAO）透过模拟**“攻击蚁丘”而构建的全局优化算法。在捕食与挖掘行为中所展现的。完整 MATLAB 代码。
2025-03-18 10:32:52
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原创 群体智能优化算法-GOOSE优化算法（含Matlab源代码）
通过设置自由落体速度（Free Fall Speed）、声音传播距离（Sound Distance）与时间平均（Time Average）等多种机制，GOOSE 在处理复杂的高维非线性优化问题时具备良好的收敛特性。GOOSE（Goose Optimization Algorithm）是一种基于。等物理量的模拟，算法能在搜索过程中跳出局部最优并向全局最优解收敛。有助于读者快速掌握并在各种工程优化和研究场景中应用或进一步改进此算法。源代码及详细注释，帮助读者快速理解并应用。，在全局搜索与局部开发中进行平衡。
2025-03-17 10:19:41
287
原创 群体智能优化算法-狐狸优化算法 (Fox-inspired Optimization Algorithm, FOX，含Matlab源代码）
它通过模拟狐狸在捕食环境中对猎物（如老鼠、兔子等）的追逐、跳跃以及随机游走等策略，引入能量衰减和随机扰动等机制，平衡全局搜索与局部开发。FOX 算法在高维连续优化和复杂工程优化领域表现出良好的搜索效率和收敛稳定性。本文结合 FOX 的核心思想，并附上完整的。，在自然界中以敏捷的身法、灵活的跳跃能力和随机多样的狩猎路径闻名。（借助时间、速度和重力模拟）可在后期提升对局部最优的突破能力。狐狸优化算法（FOX）是一种基于狐狸在自然界中。行为来实现搜索空间的探索与开发，其。狐狸优化算法（FOX）借鉴。
2025-03-17 10:16:42
642
原创 群体智能优化算法-斑马优化算法 (Zebra Optimization Algorithm, ZOA，含Matlab源代码）
斑马优化算法（Zebra Optimization Algorithm, ZOA）是一种基于斑马（Zebra）在觅食与防御行为中展现的社会行为所提出的元启发式算法。该算法将斑马在觅食阶段与对抗捕食者时的不同策略抽象为搜索过程，通过不断迭代更新斑马位置以在全局与局部搜索之间取得平衡，最终找到全局最优解。本文结合 ZOA 的核心思路并给出完整的 MATLAB 代码及详细中文注释，帮助读者深入理解并快速应用此算法。
2025-03-17 10:12:00
675
原创 群体智能优化算法-金豺优化算法（Golden Jackal Optimization, GJO，含Matlab源代码）
金豺优化算法（Golden Jackal Optimization, GJO）是一种基于金豺（Golden Jackal）的群体捕猎行为而提出的新型元启发式算法。该算法通过模拟雄豺与雌豺在狩猎时的协同合作与分工机制，结合莱维（Lévy）飞行等随机扰动，在复杂搜索空间中平衡全局搜索与局部开发。本文提供了 GJO 的核心原理以及完整的 MATLAB 代码和中文详细注释，帮助读者快速理解与应用。
2025-03-16 15:11:28
516
原创 群体智能优化算法-䲟鱼优化算法 (Remora Optimization Algorithm, ROA，含Matlab源代码）
䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm，ROA）是一种基于䲟鱼在海洋中寄生与捕食者间交互关系而提出的元启发式算法。通过模拟䲟鱼在宿主附近进行寄生、吸附和随机机动等行为，ROA 在全局与局部搜索之间取得平衡。本文提供了算法的核心原理及完整的 MATLAB 代码，并通过中文详细注释帮助读者快速理解与应用。
2025-03-16 15:06:55
469
原创 群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）
旗鱼优化算法（Sailfish Optimizer, SFO）是一种模拟旗鱼（Sailfish）和沙丁鱼（Sardine）之间捕食关系的新型元启发式算法。通过在搜索过程中模拟旗鱼对沙丁鱼的捕食行为，以及沙丁鱼群的逃逸与防御机制，SFO 平衡了全局探索与局部开发，在处理复杂优化问题时具有良好的收敛性能。本文提供了 SFO 的核心思路并提供了完整 MATLAB 代码及详细中文注释，以帮助读者快速理解并应用该算法。
2025-03-16 15:04:22
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原创 群体智能优化算法- 豪猪优化算法 (Crested Porcupine Optimization, CPO，含Matlab源代码）
豪猪优化算法（Crested Porcupine Optimization, CPO）是一种基于豪猪防御与行为模式的新颖群体智能算法。通过模拟豪猪在遇到威胁时的多重防御机制和群体协同搜索策略，CPO 能在复杂搜索空间中平衡全局探索与局部开发。该算法通过多阶段防御算子与最优解交互，实现较强的跳出局部最优的能力与后期收敛速度。本文提供了 CPO 的核心原理以及完整的 MATLAB 代码和中文详细注释，以帮助读者快速上手并深入理解。
2025-03-15 16:37:14
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