智能优化算法-海鸥优化算法Seagull Optimization Algorithm(附Matlab代码)

引言

海鸥优化算法Seagull Optimization Algorithm的主要灵感来源于自然界中海鸥的迁徙和攻击行为。这些行为是数学建模和实现的，以强调在给定搜索空间中的探索和利用。SOA算法的性能在44个基准测试函数上，比较了SOA算法与9种知名的元启发式算法的性能。分析了该算法的计算复杂度和收敛性。然后将其用于解决七个受限的现实工业应用，以证明其适用性。实验结果表明，该算法能够解决具有挑战性的大规模约束问题，与其他优化算法相比具有很强的竞争力。于2019年发表在中科院一区SCI-Knowledge-Based Systems

参考文献

Dhiman, G., & Kumar, V. (2019). Seagull optimization algorithm: Theory and its applications for large-scale industrial engineering problems. Knowledge-Based Systems, 165, 169-196.

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