十七算法实验室-优快云博客

原创 Matlab实现樽海鞘优化算法优化随机森林算法模型（SSA-RF）（附源码）

Matlab实现SSA-RF樽海鞘优化算法优化随机森林算法模型源码介绍：MATLAB完整源码和数据（MATLAB完整源码+数据）（excel数据可替换），1.多种变量输入，单个变量输出；2.MatlabR2018b及以上版本一键运行；3.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。

2025-03-19 19:40:29 701

原创 Matlab实现海洋捕食者优化算法优化随机森林算法模型（MPA-RF）（附源码）

该算法融合了多种海洋生物的捕食策略，如随机游走、螺旋路径搜索和群体协作，从而在探索和开发之间取得良好的平衡，适用于解决复杂的优化问题。MPA-RF组合不仅提高了模型的泛化能力，还简化了调参过程，降低了人为干预的需求。legend('真实值','MPA-RF预测值','RF预测值')

2024-11-29 18:51:21 906

原创 Matlab实现野马优化算法优化随机森林算法模型（WHO-RF）（附源码）

WHO-RF组合不仅提高了模型的泛化能力，还简化了调参流程，减少了人为干预的必要性。每棵树都是从原始数据集的随机样本和特征子集中训练得到的，这不仅有助于减少过拟合现象，还使得RF能够处理高维数据，并提供特征重要性的评估。legend('真实值','WHO-RF预测值','RF预测值')

2024-11-26 19:23:58 771

原创 Matlab实现蚁狮优化算法优化随机森林算法模型（ALO-RF）（附源码）

ALO-RF组合不仅增强了模型的泛化能力，也简化了调参过程，降低了人工干预的需求。尽管存在这些挑战，ALO-RF已经在多个领域中得到了应用，例如金融风险管理、医疗健康预测、环境监测和工程设计等，为解决实际问题提供了有效的技术手段和支持。legend('真实值','ALO-RF预测值','RF预测值')

2024-11-25 19:16:20 559

原创 Matlab实现海鸥优化算法优化随机森林算法模型（SOA-RF）（附源码）

SOA通过模拟海鸥在寻找食物时的飞行模式和集体行动来探索解空间，寻找最优解。尽管存在这些挑战，SOA-RF已经在多个领域显示了其价值，包括但不限于金融预测、医疗诊断、环境保护和工业制造等，为解决复杂的数据分析和决策问题提供了新的解决方案。legend('真实值','SOA-RF预测值','RF预测值')

2024-11-21 18:57:40 710

原创 Matlab实现北方苍鹰优化算法优化随机森林算法模型（NGO-RF）（附源码）

将NGO用于优化RF的超参数，可以自动寻找最优的树数量、特征选择数量、最大深度等关键参数，进而提升RF模型的性能。这种方法结合了NGO的高效搜索特性和RF的强大学习能力，不仅提高了模型的泛化能力，也简化了调参流程。legend('真实值','NGO-RF预测值','RF预测值')

2024-11-19 19:07:06 858

原创 Matlab实现白鲸优化算法优化随机森林算法模型（BWO-RF）（附源码）

使用BWO优化RF的超参数，能够自动且有效地调整模型的关键参数，如树的数量、最大深度、最小叶节点大小等，从而提升RF模型的预测性能。RF不仅能处理大量的输入变量，还能估计缺失数据的影响，评估各个特征的重要性，是一种非常灵活和强大的机器学习工具。xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')

2024-11-18 18:38:48 952

原创 Matlab实现麻雀优化算法优化随机森林算法模型（SSA-RF）（附源码）

不过，SSA-RF也存在一些潜在的不足之处，比如算法参数的选择对结果影响较大，且优化过程中可能需要较长的时间。尽管如此，SSA-RF已在多个领域如生物信息学、环境科学和经济预测中展现出其独特的优势，成为解决实际问题的重要工具之一。legend('真实值','SSA-RF预测值','RF预测值')

2024-11-14 20:35:09 1059

原创 Matlab实现鼠群优化算法（ROS）求解路径规划问题

鼠群优化算法（ROS）是一种受自然界老鼠群体行为启发的优化算法。该算法通过模拟老鼠在寻找食物时的探索、跟随和聚集行为来探索问题的最优解。鼠群优化算法为路径规划问题提供了一个新颖而有效的解决方案，不仅加速了最优路径的搜索过程，还提高了路径规划的精度和可靠性，是实现智能导航和自动化控制的理想选择。xlabel('迭代次数')

2024-11-12 18:43:28 665

原创 Matlab实现鹈鹕优化算法（POA）求解路径规划问题

鹈鹕优化算法（POA）是一种受自然界鹈鹕捕食行为启发的优化算法。该算法通过模拟鹈鹕群体在寻找食物时的协作行为，如群飞、潜水和捕鱼等，来探索问题的最优解。鹈鹕优化算法为路径规划问题提供了一个创新而有效的解决方案，不仅加快了最优路径的搜索速度，还提高了路径规划的精度和可靠性，是实现智能导航和自动化控制的理想选择。

2024-11-11 19:07:33 1083

原创 Matlab实现樽海鞘优化算法（SSA）求解路径规划问题

樽海鞘优化算法（SSA）是一种基于自然界樽海鞘群落行为的新型优化算法。SSA因其强大的全局搜索能力和高效的局部搜索能力而受到研究者的青睐。樽海鞘优化算法为路径规划问题提供了一个创新的解决方案，不仅加速了最优路径的搜索过程，还提高了路径规划的精度和可靠性，是实现智能导航和自动化控制的有效工具。xlabel('迭代次数')

2024-11-11 18:57:01 619

原创 Matlab实现鲸鱼优化算法优化随机森林算法模型（WOA-RF）（附源码）

尽管有这些挑战，WOA-RF在实际应用中已经证明了其价值，特别是在图像识别、疾病诊断和金融风险管理等领域，为解决复杂的数据分析问题提供了新的思路和技术手段。WOA算法因其良好的平衡全局搜索和局部搜索的能力，在解决复杂优化问题方面表现出色。legend('真实值','WOA-RF预测值','RF预测值')

2024-11-04 19:10:36 840

原创 Matlab实现海马优化算法（SHO）求解路径规划问题

海马优化算法（SHO）是一种受自然界海马行为启发的优化算法，它通过模拟海马在寻找食物和配偶时的探索、跟踪和聚集行为来搜索最优解。海马优化算法为路径规划问题提供了一个新颖而有效的解决方案，不仅加快了最优路径的搜索速度，还提高了路径规划的精度和可靠性，是实现智能导航和自动化控制的理想选择。title(' 20*20栅格地图 ')

2024-11-04 18:54:33 1046

原创 Matlab实现海洋捕食者优化算法（MPA）求解路径规划问题

海洋捕食者优化算法（MPA）是一种基于自然界海洋生物捕食行为的优化算法，它通过模拟海洋捕食者如鲨鱼、海豚等在寻找猎物时的群体协作和个体行为来探索最优解。海洋捕食者优化算法为路径规划问题提供了一个创新的解决方案，不仅加速了最优路径的搜索过程，还提高了路径规划的精度和可靠性，是实现智能导航和自动化控制的有效工具。

2024-10-31 19:42:36 724

原创 Matlab实现白鲸优化算法（BWO）求解路径规划问题

白鲸优化算法（BWO）是一种受自然界白鲸捕食行为启发的新型优化算法，它通过模拟白鲸的群体捕猎策略和社会互动来探索问题的最优解。白鲸优化算法为路径规划问题提供了一个高效且灵活的解决方案，不仅加快了最优路径的搜索过程，还提高了路径规划的精度和可靠性，是实现智能导航和自动化控制的有效工具.

2024-10-31 19:38:02 864

原创 Matlab实现蚁狮优化算法（ALO）求解路径规划问题

蚁狮优化算法（ALO）是一种受自然界蚁狮捕食行为启发的优化算法。该算法通过模拟蚁狮挖掘陷阱、搜寻猎物和捕捉猎物的过程，来探索问题的最优解。蚁狮优化算法为路径规划问题提供了一个新颖而有效的解决方案，不仅加快了最优路径的搜索速度，还提高了路径规划的精度和可靠性，是实现智能导航和自动化控制的理想选择。xlabel('迭代次数')

2024-10-29 18:58:15 523

原创智能优化算法-蝗虫优化算法（GOA）（附源码）

蝗虫优化算法 (Grasshopper Optimization Algorithm, GOA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，由Saremi等人于2017年提出。GOA模拟了蝗虫群的觅食、迁徙和社会互动行为，用于解决复杂的优化问题。总之，GOA作为一种新颖且有效的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。随着进一步的研究和应用，GOA将在更多领域发挥重要作用。

2024-10-29 18:52:24 818

原创 Matlab实现鼠群优化算法优化回声状态网络模型（ROS-ESN）（附源码）

然而，ESN的性能很大程度上取决于几个关键超参数的设置，如储备池的大小、输入权重的分布等，不恰当的超参数配置会影响模型的预测精度和泛化能力。利用ROS优化ESN的超参数，可以充分发挥ROS的搜索优势，帮助ESN找到最佳的超参数配置，从而提高模型在时间序列预测、模式识别等任务上的表现。% 学习率（更新速度）

2024-10-28 19:19:49 789

原创 Matlab实现海鸥优化算法（SOA）求解路径规划问题

海鸥优化算法（SOA）是一种基于自然界海鸥觅食行为的新型优化算法。该算法通过模拟海鸥在寻找食物过程中的飞行模式、群体互动和信息共享，来探索问题的最优解。海鸥优化算法为路径规划问题提供了新的解决方案，不仅加快了最优路径的搜索速度，还增强了路径规划的准确性和可靠性，是实现智能化导航的重要工具之一。xlabel('迭代次数')

2024-10-28 18:55:57 703

原创智能优化算法-狐狸优化算法（FOX）（附源码）

狐狸优化算法 (Fox Optimization Algorithm, FOX) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了狐狸的捕食行为、社会互动和环境适应能力，用于解决复杂的优化问题。总之，FOX作为一种新颖且有效的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。随着进一步的研究和应用，FOX将在更多领域发挥重要作用。%% 鐙愮嫺浼樺寲鍣?

2024-10-28 18:51:09 882

原创 Matlab实现鲸鱼优化算法（WOA）求解路径规划问题

鲸鱼优化算法（WOA）是一种受自然界座头鲸捕食行为启发的优化算法，它通过模拟座头鲸的环绕猎物、螺旋游动和搜索猎物三种主要行为来探索和优化问题的解。WOA因其强大的全局搜索能力和高效的局部搜索能力而广受关注。鲸鱼优化算法为路径规划问题提供了一个高效且灵活的解决方案，有助于实现更加智能和可靠的导航系统。

2024-10-22 20:15:05 732

原创智能优化算法-禁忌搜索算法（TS）（附源码）

禁忌搜索优化算法 (Tabu Search, TS) 是一种基于局部搜索的元启发式优化算法，由Fred Glover于1986年提出。TS通过引入“禁忌表”来避免重复搜索已经访问过的解，从而跳出局部最优解，寻找全局最优解。总之，TS作为一种有效且灵活的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。%% 禁忌搜索算法参数。% 初始化找到的最优解。

2024-10-22 20:07:42 1065

原创 Matlab实现粒子群优化算法（PSO）求解路径规划问题

该算法通过模拟粒子在解空间中的运动，利用个体之间的信息交流来寻找最优解，因其简单易实现、鲁棒性强等特点而在多个领域得到广泛应用。粒子群优化算法为解决路径规划问题提供了强大工具，不仅加速了最优路径的搜索过程，还提高了规划方案的质量和可靠性。1.MatlabR2018b及以上版本一键运行；title(' 20*20栅格地图 ')

2024-10-21 19:15:52 1010

生物地理学优化算法 (Biogeography-Based Optimization, BBO) 是一种基于生物地理学原理的元启发式优化算法，由Dan Simon于2008年提出。BBO通过模拟物种在不同栖息地之间的迁移过程来搜索最优解，适用于解决复杂的优化问题。总之，BBO作为一种有效且独特的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。随着进一步的研究和应用，BBO将在更多领域发挥重要作用。%% 生物地理学优化算法。%% BBO参数设置。

2024-10-21 19:08:30 1022

原创 Matlab实现蚁狮优化算法优化回声状态网络模型（ALO-ESN）（附源码）

ESN的核心在于一个称为“储备池”的大规模随机连接网络，该网络接收输入信号并产生动态响应，而模型的训练仅需调整输出层的权重。ESN的优点包括训练过程简单、计算效率高，但其性能高度依赖于超参数的设置，如储备池的大小、输入权重的分布等，不合理的超参数选择会影响模型的预测精度和泛化能力。% 学习率（更新速度）

2024-10-15 19:47:57 828

原创智能优化算法-水循环优化算法（WCA）（附源码）

水循环优化算法 (Water Cycle Algorithm, WCA) 是一种基于自然界水循环过程的元启发式优化算法，由Shah-Hosseini于2012年提出。WCA通过模拟水滴在河流、湖泊和海洋中的流动过程，以及蒸发和降雨等自然现象，来搜索最优解。总之，WCA作为一种有效且独特的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。%% 水循环优化算法（Water Cycle Alogrithm，WCA）xlabel('迭代次数');

2024-10-15 19:25:51 768

原创智能优化算法-蛇优化算法（SO）（附源码）

蛇优化算法 (Snake Optimization Algorithm, SO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了蛇的捕食行为、运动模式和社会互动，用于解决复杂的优化问题。总之，SO作为一种新颖且有效的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。随着进一步的研究和应用，SO将在更多领域发挥重要作用。

2024-10-14 19:54:11 524

原创 Matlab实现粒子群优化算法优化随机森林算法模型（PSO-RF）（附源码）

在PSO中，每个解都是搜索空间中的一个“粒子”，这些粒子以一定的速度飞行，在每次迭代中根据自身历史最佳位置和个人最佳位置更新速度和位置，以寻找最优解。RF能够处理高维数据，具有良好的抗噪能力和较高的准确性。legend('真实值','PSO-RF预测值','RF预测值')1.多种变量输入，单个变量输出；

2024-10-14 19:27:07 1013

原创 Matlab实现北方苍鹰优化算法优化回声状态网络模型（NGO-ESN）（附源码）

然而，ESN的性能高度依赖于超参数的合理设置，如储备池的大小、输入权重的分布等，不适当的超参数配置会显著影响模型的预测精度和泛化能力。将NGO应用于ESN的超参数优化中，可以利用NGO的强大搜索能力，为ESN找到最佳的超参数配置，从而提升模型在时间序列预测、模式识别等任务上的表现。% 学习率（更新速度）

2024-10-10 21:36:28 793

原创智能优化算法-引力搜索优化算法（GSA）（附源码）

引力搜索优化算法 (Gravitational Search Algorithm, GSA) 是一种基于牛顿万有引力定律的元启发式优化算法，由Rashedi等人于2009年提出。GSA通过模拟天体之间的引力作用来搜索最优解，适用于解决复杂的优化问题。总之，GSA作为一种有效且独特的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。随着进一步的研究和应用，GSA将在更多领域发挥重要作用。xlabel('迭代次数');ylabel('适应度值');

2024-10-09 18:56:54 568

原创 Matlab实现海洋捕食者优化算法优化回声状态网络模型（MPA-ESN）（附源码）

ESN的优点在于训练过程简单、计算效率高，但其性能高度依赖于几个关键超参数的设置，如储备池的大小、输入权重的分布等，不合适的超参数设置会严重影响模型的表现。利用MPA优化ESN的超参数，可以充分发挥MPA的搜索优势，帮助ESN找到最佳的超参数配置，从而提升模型在时间序列预测、模式识别等任务上的表现。

2024-10-09 18:51:26 591

原创 Matlab实现樽海鞘优化算法优化回声状态网络模型（SSA-ESN）（附源码）

ESN的主要优点包括训练过程简单、计算效率高，但其性能强烈依赖于超参数的选择，如储备池的大小、输入权重的分布等，不合理的设置会显著影响模型的预测能力和泛化性能。通过应用SSA优化ESN的超参数，可以有效克服ESN对超参数敏感的问题，使模型在时间序列预测、模式识别等任务上达到更好的性能。% 学习率（更新速度）

2024-10-09 18:48:37 674

原创智能优化算法-和声搜索算法（HS）（附源码）

和声搜索优化算法 (Harmony Search, HS) 是一种基于音乐即兴创作和和谐理论的元启发式优化算法，由Geem等人于2001年提出。disp(['第' num2str(it) '代最佳适应度: = ' num2str(BestCost(it))]);VarMax= 10;% 生成新的和声位置。ylabel('最佳适应度值');% 融合和声记忆和新和声。% 为新和声初始化数组。

2024-10-08 19:05:24 928

原创 Matlab实现白鲸优化算法优化回声状态网络模型（BWO-ESN）（附源码）

学习率（更新速度）MATLAB完整源码和数据（MATLAB完整源码+数据）（excel数据可替换），ploterrhist(T_test-T_sim2,['误差直方图']);clear % 清空变量。legend('真实值','BWO-ESN预测值')

2024-10-08 18:58:47 1157

原创 Matlab实现海鸥优化算法优化回声状态网络模型（SOA-ESN）（附源码）

然而，ESN的性能高度依赖于几个关键超参数的设置，如储备池的大小、输入权重的分布等，不当的超参数选择可能导致模型过拟合或欠拟合。利用SOA优化ESN的超参数，可以充分发挥SOA的全局搜索能力，帮助ESN找到最佳的超参数配置，进而提升模型的预测准确性和稳定性。2.MatlabR2018b及以上版本一键运行；

2024-10-08 18:52:56 853

原创 Matlab实现野马优化算法优化回声状态网络模型（WHO-ESN）（附源码）

ESN的特点在于其内部状态（储备池）无需训练，仅需调整输出层的权重，这极大地简化了模型的训练过程。ESN能够很好地捕捉数据的动态特性，但其性能很大程度上取决于超参数的选择，如储备池的大小、输入和反馈权重的比例等，不恰当的设置会影响模型的稳定性和准确性。legend('真实值','WHO-ESN预测值')

2024-10-08 18:48:43 1197

原创 Matlab实现鲸鱼优化算法优化回声状态网络模型（WOA-ESN）（附源码）

回声状态网络（Echo State Network, ESN）作为一类特殊的递归神经网络，以其独特的“回声状态”机制著称，能够在不进行传统递归神经网络复杂的梯度计算下，有效学习和预测非线性时间序列。legend('真实值','WOA-ESN预测值')legend('WOA-ESN预测输出误差')

2024-09-29 18:38:52 992

原创 Matlab实现麻雀优化算法优化回声状态网络模型（SSA-ESN）（附源码）

将SSA应用于ESN超参数优化中，可以通过智能搜索策略自动调整ESN的关键参数，从而提高模型的预测精度和泛化能力。这种方法不仅继承了SSA强大的搜索能力，还解决了ESN对超参数敏感的问题，使其在时间序列预测、模式识别等领域展现出更佳的应用潜力。legend('真实值','SSA-ESN预测值')

2024-09-29 18:17:27 1245

原创智能优化算法-人工鱼群优化算法（ASFA）（附源码）

disp(['最优解X：',num2str(bestx,'%1.5f')])disp(['最优解Y：',num2str(besty,'%1.5f')])BestY=-1*ones(1,MAXGEN);MAXGEN=50;

2024-09-26 18:31:20 1055

原创 PSO-ESN粒子群算法优化回声状态网络模型（附源码）

粒子的位置更新受到其个人最好位置(pbest)以及整个群体的全局最好位置(gbest)的影响。ploterrhist(T_test-T_sim2,['误差直方图']);legend('真实值','PSO-ESN预测值')%% 平均绝对百分比误差MAPE。%% 平均绝对误差MAE。%% 数据反归一化。

2024-09-26 18:24:39 613

智能优化算法-蝗虫优化算法（GOA）（附源码）

蝗虫优化算法 (Grasshopper Optimization Algorithm, GOA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，由Saremi等人于2017年提出。GOA模拟了蝗虫群的觅食、迁徙和社会互动行为，用于解决复杂的优化问题。 GOA的工作机制主要包括：初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一只“蝗虫”。社会引力：通过模拟蝗虫之间的吸引力和排斥力，引导解的移动。边界约束：确保解在可行解空间内，避免无效解。更新位置：根据社会引力和边界约束，更新每个解的位置，逐步逼近最优解。优点包括：强大的探索能力：GOA能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现

2024-10-29

智能优化算法-狐狸优化算法（FOX）（附源码）

狐狸优化算法 (Fox Optimization Algorithm, FOX) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了狐狸的捕食行为、社会互动和环境适应能力，用于解决复杂的优化问题。 FOX的工作机制主要包括：初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一只“狐狸”。捕食行为：模拟狐狸在捕食时的搜索和攻击策略，用于探索解空间。社会互动：通过模拟狐狸之间的信息传递和社会互动，增强种群多样性。环境适应：模拟狐狸对环境变化的适应能力，动态调整搜索策略。优点包括：强大的探索能力：FOX能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-10-28

智能优化算法-禁忌搜索算法（TS）（附源码）

禁忌搜索优化算法 (Tabu Search, TS) 是一种基于局部搜索的元启发式优化算法，由Fred Glover于1986年提出。TS通过引入“禁忌表”来避免重复搜索已经访问过的解，从而跳出局部最优解，寻找全局最优解。 TS的工作机制主要包括：初始化：随机生成一个初始解。邻域搜索：在当前解的邻域内寻找更好的解。禁忌表：记录已经访问过的解或移动操作，避免重复搜索。 ** aspiration criteria**：当找到的解比当前最优解更好时，即使该解在禁忌表中，也可以接受。更新：根据搜索结果更新当前解和禁忌表。优点包括：避免局部最优：通过禁忌表机制，TS能够有效地避免陷入局部最优解。灵活性：适用于多种优化问题，包括组合优化和连续优化。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-10-22

智能优化算法-生物地理学优化算法（BBO）（附源码）

生物地理学优化算法 (Biogeography-Based Optimization, BBO) 是一种基于生物地理学原理的元启发式优化算法，由Dan Simon于2008年提出。BBO通过模拟物种在不同栖息地之间的迁移过程来搜索最优解，适用于解决复杂的优化问题。 BBO的工作机制主要包括：初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一个“栖息地”。适应度评估：根据目标函数计算每个栖息地的适应度值。迁移操作：高适应度栖息地向低适应度栖移居，模拟物种迁移过程，更新解。突变操作：引入随机突变以增加种群多样性，防止早熟收敛。优点包括：全局搜索能力：BBO能够有效地探索解空间的不同区域。鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-10-21

智能优化算法-水循环优化算法（WCA）（附源码）

水循环优化算法 (Water Cycle Algorithm, WCA) 是一种基于自然界水循环过程的元启发式优化算法，由Shah-Hosseini于2012年提出。WCA通过模拟水滴在河流、湖泊和海洋中的流动过程，以及蒸发和降雨等自然现象，来搜索最优解。 WCA的工作机制主要包括：初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一个“水滴”。流向河流和海洋：水滴根据适应度值向更优解（河流和海洋）移动，模拟水流过程。蒸发和降雨：部分水滴通过“蒸发”从河流和海洋中消失，然后随机“降雨”到解空间中，以增加搜索多样性。更新解：根据水滴的新位置更新解，重复上述过程直到满足停止条件。优点包括：全局搜索能力：WCA能够有效地探索解空间的不同区域。鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-10-15

智能优化算法-蛇优化算法（SO）（附源码）

蛇优化算法 (Snake Optimization Algorithm, SO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了蛇的捕食行为、运动模式和社会互动，用于解决复杂的优化问题。 SO的工作机制主要包括：捕食行为：模拟蛇在捕食时的搜索和攻击策略，用于探索解空间。运动模式：通过模拟蛇的蜿蜒爬行和直线移动，促进算法的全局和局部搜索能力。社会互动：模拟蛇之间的社会互动，帮助维持种群多样性并避免早熟收敛。优点包括：强大的探索能力：SO能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-10-14

智能优化算法-引力搜索优化算法（GSA）（附源码）

引力搜索优化算法 (Gravitational Search Algorithm, GSA) 是一种基于牛顿万有引力定律的元启发式优化算法，由Rashedi等人于2009年提出。GSA通过模拟天体之间的引力作用来搜索最优解，适用于解决复杂的优化问题。 GSA的工作机制主要包括：初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一个“质量”。计算引力：根据每个解的质量和距离，计算它们之间的引力。更新位置：根据引力作用，更新每个解的位置，从而探索解空间。更新质量：根据解的适应度值，更新每个解的质量，以便更好地指导搜索方向。优点包括：全局搜索能力：GSA能够有效地探索解空间的不同区域。鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-10-09

智能优化算法-和声搜索算法（HS）（附源码）

和声搜索优化算法 (Harmony Search, HS) 是一种基于音乐即兴创作和和谐理论的元启发式优化算法，由Geem等人于2001年提出。HS通过模拟音乐家即兴创作过程中寻找最优和声的过程来解决优化问题。 HS的工作机制主要包括：初始化和声记忆库：随机生成一组初始解，构成和声记忆库。即兴演奏：根据和声记忆库中的现有解，生成新的和声（解），通过选择、调整和随机化操作来探索解空间。更新和声记忆库：如果新生成的和声优于和声记忆库中的某个解，则替换掉后者。优点包括：全局搜索能力：HS能够有效地探索解空间的不同区域。参数少：相比其他优化算法，HS的参数较少，易于设置。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。

2024-10-08

智能优化算法-人工鱼群优化算法（AFSA）（附源码）

人工鱼群优化算法 (Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了鱼群的觅食、聚群和避障行为，用于解决复杂的优化问题。 AFSA的工作机制主要包括：觅食行为：模拟鱼群寻找食物的过程，通过随机移动和跟随行为来探索解空间。聚群行为：通过模拟鱼群聚集的行为，促进算法的局部搜索能力。避障行为：通过模拟鱼群避开障碍物的行为，避免陷入局部最优解。优点包括：强大的探索能力：AFSA能够有效地探索解空间的不同区域。鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。 AFSA的应用范围广泛，例如：工程设计：优化机械部件设计、电路设计等，考虑多个性能指标。资源分配：解决生产调度、物流管理等问题，平衡多个目标。机器学习：用于特征选择、参数调优等，提高模型性能。经济金融：投资组合优化、风险管理等，平衡风险与收益。总之，AFSA作为一种成熟且有效的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。随着进一步的研究和应用，AFSA将在更多领域发挥重要作用。

2024-09-26

智能优化算法-多目标灰狼优化算法（MOGWO）（附源码）

多目标灰狼优化算法 (Multi-Objective Grey Wolf Optimizer, MOGWO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它扩展了经典的灰狼优化算法 (GWO)，专门用于解决多目标优化问题。MOGWO通过模拟灰狼的捕食行为和社会等级结构，结合多目标优化的需求，如 Pareto 最优解集的维护和多样性保持，来寻找一组最优解。 MOGWO的工作机制主要包括：社会等级：模拟灰狼的社会等级结构，分为α、β、δ和ω四个等级，分别代表最优、次优和普通个体。捕食行为：通过模拟灰狼的包围、追击和攻击行为，更新个体的位置，探索解空间。 Pareto 前沿维护：通过非支配排序和拥挤距离计算，维护一个包含 Pareto 最优解的档案集。优点包括：全局搜索能力：MOGWO能够有效地探索解空间的不同区域。多目标处理：能够同时优化多个目标，找到 Pareto 最优解集。灵活性：适用于多种多目标优化问题，包括连续和离散优化。

2024-09-23

智能优化算法-多目标粒子群算法（MOPSO）（附源码）

多目标粒子群优化算法 (Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO) 是一种扩展了经典粒子群优化算法 (PSO) 的元启发式优化方法，专门用于解决多目标优化问题。MOPSO通过模拟鸟群或鱼群的觅食行为，结合多目标优化的特殊需求，如 Pareto 最优解集的维护和多样性保持，来寻找一组最优解。 MOPSO的工作机制主要包括：速度更新：每个粒子根据自身历史最佳位置、群体历史最佳位置（通常是 Pareto 前沿上的解）以及个体认知和社会认知来调整速度。位置更新：粒子根据更新后的速度移动到新的位置，评估多个目标函数的适应度值。 Pareto 前沿维护：通过非支配排序和拥挤距离计算，维护一个包含 Pareto 最优解的档案集。优点包括：全局搜索能力：MOPSO能够有效地探索解空间的不同区域。多目标处理：能够同时优化多个目标，找到 Pareto 最优解集。灵活性：适用于多种多目标优化问题，包括连续和离散优化。

2024-09-19

智能优化算法-遗传算法（GA）（附源码）

遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 是一种基于自然选择和遗传学原理的元启发式优化算法，它模仿了生物进化过程中的选择、交叉和变异操作来搜索最优解。 GA的工作机制主要包括：选择：根据个体适应度选择优秀的个体作为下一代的父母。交叉（重组）：通过交换父母个体的部分遗传信息来创建新的后代。变异：以一定概率随机改变后代的某些特征，增加种群多样性。优点包括：全局搜索能力：GA能够有效地探索解空间的不同区域。鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。 GA的应用范围广泛，例如：功能优化：解决单目标或多目标优化问题。机器学习：用于特征选择、神经网络训练等。工程设计：优化机械部件设计、电路设计等。调度问题：解决生产调度、任务分配等问题。

2024-09-18

智能优化算法-粒子群优化算法（PSO）

粒子群优化算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。PSO模拟了鸟群或鱼群的觅食行为，通过粒子之间的相互作用来搜索最优解。 PSO的工作机制主要包括：速度更新：每个粒子根据自身历史最佳位置和个人认知，以及群体历史最佳位置和社会认知来调整自己的飞行速度。位置更新：粒子根据更新后的速度移动至新的位置，继续评估适应度值。优点包括：简单易用：算法概念简单，易于理解和实现。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。广泛应用：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。

2024-09-12

智能优化算法-鼠群优化算法（RSO）

鼠群优化算法 (Rat Swarm Optimization, RSO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了老鼠群体的行为，如觅食、避险及群体内的互动，以解决复杂的优化问题。 RSO的工作机制主要包括：觅食行为：模拟老鼠寻找食物的过程，用于探索解空间。避险行为：通过模拟老鼠逃避天敌的行为，促进算法的局部搜索能力。群体互动：模拟老鼠之间的社会互动，帮助维持种群多样性并避免早熟收敛。优点包括：强大的探索能力：RSO能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-09-11

智能优化算法-樽海鞘优化算法（SSA）

樽海鞘优化算法 (Salp Swarm Algorithm, SSA) 虽然名称中提到的是“樽海鞘”，但实际上这个算法是基于群体智能的一种元启发式优化算法，它模拟了樽海鞘（Salps）在海洋中的游动和觅食行为，用于解决复杂的优化问题。 SSA的工作机制主要包括以下几个方面：链式游动：模拟樽海鞘在海洋中形成链状结构进行集体游动，用于探索解空间。觅食行为：通过模拟樽海鞘的觅食行为，促进算法的局部搜索能力。动态调整：根据当前搜索状态动态调整搜索策略，平衡全局搜索和局部搜索。优点包括：强大的探索能力：SSA能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-09-10

智能优化算法-海马优化算法（SHO）（附源码）

海马优化算法 (Seahorse Optimization Algorithm, SHO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了海马的觅食行为、繁殖行为以及社会互动，用于解决复杂的优化问题。 SHO的工作机制主要包括：觅食行为：模拟海马在环境中寻找食物的过程，用于探索解空间。繁殖行为：通过模拟海马独特的繁殖方式，促进种群的遗传多样性和新解的产生。社会互动：模拟海马之间的社会行为，帮助维持种群多样性并增强搜索能力。优点包括：强大的探索能力：SHO能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-09-09

智能优化算法-海洋捕食者算法（MPA）（附源码）

海洋捕食者优化算法 (Marine Predator Algorithm, MPA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了海洋捕食者的捕食行为、领地行为以及社交互动，用于解决复杂的优化问题。 MPA的工作机制主要包括以下几个方面：捕食行为：模拟海洋捕食者如鲨鱼、海豚等在捕食时的搜索和攻击策略，用于探索解空间。领地行为：通过模拟捕食者保护自己领地的行为，促进算法的局部搜索能力。社交互动：模拟海洋捕食者之间的社交互动，帮助维持种群多样性并避免早熟收敛。优点包括：强大的探索能力：MPA能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-09-05

智能优化算法-北方苍鹰算法（NGO）

北方苍鹰优化算法 (Northern Goshawk Optimizer, NGO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了北方苍鹰（Northern Goshawk）的捕食行为、领地行为以及社交互动，用于解决复杂的优化问题。 NGO的工作机制主要包括：捕食行为：模拟北方苍鹰在捕食时的精准定位和攻击策略，用于探索解空间。领地行为：通过模拟北方苍鹰保护自己领地的行为，促进算法的局部搜索能力。社交互动：模拟北方苍鹰之间的社交互动，以维持种群多样性。优点包括：强大的探索能力：NGO能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-09-04

智能优化算法-白鲸优化算法（BWO）（

白鲸优化算法 (Beluga Whale Optimizer, BWO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了白鲸（Beluga whales）的捕食行为、社会互动以及迁移模式，以解决复杂的优化问题。 BWO的工作机制主要包括以下几个方面：捕食行为：模拟白鲸捕食的方式，进行目标搜索和优化。社会互动：通过模拟白鲸之间的社会交流，增强种群多样性。迁移模式：模拟白鲸的迁移习惯，促进全局搜索能力。优点包括：强大的探索能力：BWO能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-09-03

智能优化算法-秃鹰优化算法（BES）（附源码）

‌BES是秃鹰搜索算法‌，它是一种基于自然界中秃鹰觅食行为启发的优化算法，旨在解决优化问题。该算法模仿了秃鹰在寻找猎物时的策略，结合了随机搜索和逐步优化的特点，以有效地搜索和收敛到最优解为目标。BES算法可以分为三个部分：选择搜索空间、在选择的搜索空间内搜索和俯冲。具体来说，BES算法的原理和过程如下： ‌选择搜索空间‌：在这一阶段，算法模拟秃鹰根据猎物（即优化问题的目标）的浓度选择搜索空间。这涉及到根据问题的特性确定搜索的范围和方向。 ‌搜索空间猎物‌：在选定的搜索空间内，算法模拟秃鹰搜索猎物的行为，通过迭代和调整搜索策略，逐步缩小搜索范围，提高找到最优解的概率。 ‌俯冲捕获猎物‌：最后，算法模拟秃鹰从高空俯冲捕获猎物的过程，这是算法收敛到最优解的关键步骤。在这一阶段，算法会根据之前的搜索信息，快速调整参数，以精确地找到最优解。

2024-09-02

智能优化算法-蚁狮优化算法（ALO）

蚁狮优化算法 (Ant Lion Optimizer, ALO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了蚁狮（也称为蚁狮幼虫或蚁狮陷阱蛛）及其与蚂蚁之间的相互作用过程，用于解决复杂的优化问题。 ALO的工作机制主要包括以下几个方面：陷阱构建：模拟蚁狮构建陷阱的行为，用于引导搜索方向。蚂蚁行为：通过模拟蚂蚁在陷阱周围的移动，进行探索和开发。精英学习：利用当前最优解的信息来指导搜索，提高解的质量。优点包括：强大的探索能力：ALO能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-08-28

智能优化算法-鹈鹕优化算法（POA）（附源码）

鹈鹕优化算法 (Pelican Optimization Algorithm, POA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了鹈鹕的捕食行为和社会交互特性，用于解决复杂的优化问题。 POA的工作机制主要包括：捕食行为：模拟鹈鹕群捕食的过程，用于探索解空间。协作捕食：通过模拟鹈鹕之间的协作捕食行为，促进算法的局部搜索能力。社会交互：模拟鹈鹕之间的社会交互，以维持种群多样性。优点包括：强大的探索能力：POA能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-08-27

智能优化算法-海鸥优化算法（SOA）

海鸥优化算法 (Seagull Optimization Algorithm, SOA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了海鸥的觅食、飞行和社会交互行为，用于解决复杂的优化问题。 SOA的工作机制主要包括：觅食行为：模拟海鸥在不同地点寻找食物的过程，用于探索解空间。飞行模式：通过模拟海鸥的飞行模式，促进算法的全局搜索能力。社会交互：模拟海鸥之间的社会交互，以维持种群多样性。优点包括：强大的探索能力：SOA能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-08-26

智能优化算法-森林优化算法（FOA）

森林优化算法 (Forest Optimization Algorithm, FOA) 是一种基于自然生态系统的元启发式优化算法，它模拟了森林生态系统中的植物生长、竞争和合作等行为，用于解决复杂的优化问题。 FOA的工作机制主要包括：种子扩散：模拟种子随风扩散的过程，用于探索解空间。生长竞争：通过模拟树木之间的光照竞争，促进算法的局部搜索能力。生态平衡：模拟森林中的生物多样性和生态平衡，维持种群多样性。优点包括：强大的探索能力：FOA能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-08-22

智能优化算法-野马优化算法（WHO）

野马优化算法 (Wild Horse Optimizer, WHO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了野马群的行为特征，如迁徙、探索、领地维护和社会互动等，来解决复杂的优化问题。 WHO的工作机制主要包括：迁徙行为：野马群在搜索空间中迁徙，探索新的解空间。领地行为：通过模拟野马群保卫领地的行为，促进算法的局部搜索能力。社会互动：野马间的互动有助于增强种群多样性，避免过早收敛。优点包括：强大的探索能力：WHO能够有效地探索解空间的不同区域。灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

2024-08-21

智能优化算法-斑点鬣狗优化算法（SHO）

斑点鬣狗优化算法 (Spotted Hyena Optimizer, SHO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了斑点鬣狗的社会结构和狩猎行为来进行优化搜索。这种算法旨在解决各种复杂的优化问题，通过模拟鬣狗之间的合作和竞争行为来寻找最佳解决方案。 SHO的工作原理主要包括以下几个方面：社会结构模拟：每个个体代表一个潜在的解决方案，并根据其适应度值形成社会等级。狩猎行为：通过模拟鬣狗的狩猎行为来执行搜索过程，包括探索、开发和协作。动态调整：算法会根据当前搜索状态动态调整搜索策略，以平衡全局搜索和局部搜索的能力。优点包括：强大的搜索能力：SHO能够有效地探索解空间，发现高质量的解决方案。灵活性：适用于不同类型的优化问题，包括连续优化和组合优化。快速收敛：通常能够在较短时间内达到满意的解。易于实现：算法的设计直观且易于编程实现。

2024-08-21

智能优化算法-鲸鱼优化算法（WOA）

鲸鱼优化算法 (Whale Optimization Algorithm, WOA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，由Seyedali Mirjalili教授及其团队在2016年提出。WOA模拟了鲸鱼捕食的行为模式，特别是座头鲸的泡网捕食策略，以解决各种复杂的优化问题。 WOA的工作原理分为三个阶段：搜索、攻击以及泡泡网攻击。这些行为通过数学模型被转换成一系列随机搜索操作，用于探索解空间。WOA的核心在于平衡全局搜索能力和局部搜索能力，以找到最优解。优点包括：简单高效：WOA具有清晰的概念模型和简单的实现步骤。全局搜索能力强：能够有效地探索整个解空间。参数设置简单：算法参数较少，易于调节。广泛适用性：适用于多种类型的优化问题，如连续优化、离散优化等。

2024-08-20

BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类

BP（Back Propagation）神经网络作为一种经典的机器学习模型，在语音识别领域展现出了强大的应用潜力。本项目利用BP神经网络对语音特征信号进行高效分类，旨在为智能语音交互系统提供技术支持。通过对语音信号提取诸如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、过零率等关键特征，并采用多层感知器结构的BP神经网络进行训练与优化，

2024-08-15

智能优化算法-算术优化算法（AOA）

算术优化算法（Arithmetic Optimization Algorithm, AOA）是一种受基本算术运算启发的元启发式优化算法。该算法由M. Mirjalili等人于2020年提出，旨在模拟简单的算术运算过程来寻找优化问题的最优解。AOA通过模拟加法、减法、乘法和除法等基本算术运算来模拟优化过程中的探索和开发行为。 AOA的基本步骤包括：初始化：生成初始解集合。算术运算：使用算术运算来更新解集中的每个解。评估与更新：评估新解的质量，并替换质量较差的解。迭代：重复以上步骤直到满足停止条件。 AOA的主要优点包括：简单易实现：算法框架简单，易于理解和编程实现。参数少：算法涉及的参数较少，便于调整。适应性强：适用于解决多种类型的优化问题。

2024-08-15

智能优化算法-麻雀搜索优化算法（SSA）

麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种受麻雀群体觅食行为启发的元启发式优化算法。该算法由Xinchao Xu等人于2020年提出，旨在模拟麻雀群体在觅食过程中的社会交互行为，包括警戒行为、跟随行为以及发现食物源的能力。 SSA通过模拟麻雀群体中的几种关键行为来寻找优化问题的最佳解。具体而言，算法中的“麻雀”代表潜在的解决方案，并通过以下步骤进行迭代更新：警戒行为：模拟麻雀群体中的警惕行为，以防止被捕食者发现。跟随行为：模拟麻雀跟随群体中的领导者或拥有更好信息的成员。发现食物源：模拟麻雀发现和接近食物源的过程，对应于优化过程中的探索和开发阶段。

2024-08-15

智能优化算法-黑寡妇优化算法（BWO）

黑寡妇优化算法（Black Widow Optimization Algorithm, BWOA）是一种受黑寡妇蜘蛛捕食行为启发的元启发式优化算法。该算法模拟了黑寡妇蜘蛛在捕食过程中的特殊行为，包括释放信息素来吸引猎物和捕获猎物等过程。BWOA通过模拟这些自然现象来寻找优化问题的最佳解决方案。在BWOA中，每只蜘蛛代表一个潜在的解决方案，并通过以下步骤进行迭代更新：释放信息素：蜘蛛释放信息素来吸引其他蜘蛛，这相当于优化过程中的探索阶段。捕获猎物：蜘蛛根据信息素浓度来捕获猎物，这对应于优化过程中的选择和更新操作。适应度评估：评估每只蜘蛛的位置（即解的质量），以确定哪些蜘蛛将被淘汰或继续参与下一轮迭代。

2024-08-08

智能优化算法-灰狼优化算法（GWO）(附matlab源代码)

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种受灰狼社会等级结构和狩猎行为启发的元启发式优化算法。GWO模拟了灰狼群体中的领导结构和狩猎策略，通过模拟Alpha（领导者）、Beta（副领导者）和Delta（侦察者）的角色来指导搜索过程。在GWO中，候选解被视为灰狼群体中的成员，而最佳解则由Alpha、Beta和Delta这三个角色来代表。算法通过迭代更新每个灰狼的位置，以逐渐逼近最优解。位置更新基于三个主要步骤：探索、包围和攻击。灰狼之间的距离用随机向量和系数矩阵表示，这些参数随迭代次数增加而变化，引导算法从全局搜索过渡到局部搜索。 GWO因其简单易实现且具有较强的搜索能力，在解决各种优化问题时表现出了较高的效率和准确性，因此在工程优化、数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛应用。

2024-07-30

智能优化算法-人工生态系统优化算法（AEO）(附matlab源代码)

人工生态系统优化算法是一种受自然界中生态过程启发的元启发式优化方法。这类算法模拟了生物种群在特定环境中的生存竞争、资源利用和适应性进化等生态学原理。通过模拟诸如食物链、物种间的相互作用（如捕食、共生）、自然选择以及环境变化等生态现象，人工生态系统优化算法能够在复杂问题空间中寻找最优解或近似最优解。此类算法通常包括初始化种群、评估个体适应度、执行生态规则（如繁殖、死亡、迁移等），并根据这些规则更新种群状态，最终收敛至最优解。人工生态系统优化算法适用于解决组合优化问题、连续优化问题以及其他许多实际应用中的难题。由于其强大的全局搜索能力和鲁棒性，该算法在工程设计、经济规划、机器学习等领域展现出广泛的应用前景。

2024-07-30

智能优化算法-原子搜索优化算法（ASO）(附matlab源代码)

原子搜索优化算法（Atomic Search Optimization, ASO）是一种受自然界中粒子运动和原子相互作用启发的元启发式优化算法。该算法通过模拟原子在物理空间中的随机运动和相互作用来探索解空间，以寻找优化问题的最佳解。在ASO中，每个“原子”代表一个潜在的解，并通过一系列规则来更新其位置，这些规则模拟了原子间的吸引力和排斥力以及随机运动。算法通过计算每个原子的能量（目标函数值），并根据能量的变化来调整原子的位置，最终找到能量最低的状态，即最优解。 ASO结合了全局搜索和局部搜索策略，能够在复杂的优化问题中找到高质量的解。由于其灵活的参数设置和较强的鲁棒性，ASO被广泛应用于各种连续和离散优化问题中，例如函数优化、组合优化等。

2024-07-25

智能优化算法-细菌觅食优化(BFOA)

细菌觅食优化算法（Bacterial Foraging Optimization Algorithm, BFOA）是一种受自然界中细菌觅食行为启发的元启发式优化算法。该算法由Passino在2002年首次提出，通过模拟大肠杆菌等细菌在复杂环境中寻找营养物质的过程来解决优化问题。在BFOA中，每个细菌代表一个可能的解决方案，它们通过移动、复制和消除不适应的个体来进行全局搜索。算法通过化学趋向性（chemotaxis）、繁殖（reproduction）、消除和扩散（elimination-dispersal）等步骤模拟细菌的觅食行为，从而在搜索空间中找到最佳解。 BFOA因其简单的实现和强大的搜索能力，在多种优化问题中展现出了良好的性能，包括工程设计、机器学习等领域。它能够有效地处理复杂的非线性和多模态问题，已成为一种重要的智能优化工具。

2024-07-25

群体智能优化算法-蝴蝶优化算法（BOA）

蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA），灵感源自蝴蝶在自然界的觅食与繁殖飞行模式，为解决全局优化问题带来新思路。本算法通过模拟蝴蝶轻盈飞舞的搜索机制，在多维问题空间内高效寻优。BOA算法MATLAB实现，以其独特的随机游走与局部搜索策略，展现卓越的收敛速度与解的质量。

2024-07-23

空空如也

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