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RSS订阅原创 基于CNN-LSTM的深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）求解移动机器人路径规划，MATLAB代码
深度Q网络（DQN）是深度强化学习领域的里程碑算法，由DeepMind于2013年提出。它首次在 Atari 2600 游戏上实现了超越人类的表现，解决了传统Q学习在高维状态空间中的应用难题。DQN通过引入作为Q函数的近似器，并采用经验回放和目标网络等技术，有效解决了上述问题。
2025-04-03 22:46:18
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原创 基于CNN-BiLSTM的深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）求解移动机器人路径规划，MATLAB代码
路径规划是移动机器人领域主要研究内容之一，移动机器人路径规划即机器人在所处环境下选择一条从起点到终点的无碰撞路径。传统路径规划方法过分依赖环境地图，随着深度学习(Deep Learning,DL)和强化学习(Reinforcement Learning,RL)的快速发展，深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法广泛应用于移动机器人路径规划和避障。
2025-04-03 22:15:08
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原创 基于烟花算法（Fireworks Algorithm，FWA）及三次样条的机器人路径规划，50个场景任意选择，完整MATLAB代码
烟花算法（Fireworks Algorithm，FWA）是一种受烟花爆炸产生火星启发的群体智能优化算法，由谭营教授等人于2010年提出。
2025-03-29 20:09:04
1206
原创 基于鹅优化算法GOOSE及三次样条的机器人路径规划，50个场景任意选择，完整MATLAB代码
鹅优化算法（GOOSE Algorithm，GOOSE)从鹅的休息和觅食行为获得灵感，当鹅听到任何奇怪的声音或动作时，它们会发出响亮的声音来唤醒群中的个体，并保证它们的安全。参考文献原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46204734/article/details/139906134。
2025-03-29 19:51:27
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原创 基于蛇鹫优化算法SBOA及三次样条的机器人路径规划，50个场景任意选择，完整MATLAB代码
蛇鹫优化算法（Secretary bird optimization algorithm，SBOA）由 Fu Youfa等人于2024年提出，该算法的灵感来自于蛇鹫在自然环境中的生存行为。参考文献：原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46204734/article/details/139331352。
2025-03-29 19:40:34
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原创 基于河马优化算法HO及三次样条的机器人路径规划，50个场景任意选择，完整MATLAB代码
河马优化算法（Hippopotamus optimization algorithm，HO）由Amiri等人于2024年提出，该算法模拟了河马在河流或池塘中的位置更新、针对捕食者的防御策略以及规避方法。河马优化算法的灵感来自河马生活中观察到的三种突出行为模式。河马群由几只雌性河马、河马幼崽、多只成年雄性河马和一只占主导地位的雄性河马（牛群的领导者）组成.由于它们与生俱来的好奇心，幼崽和小河马经常表现出远离群体的倾向。因此，它们可能会变得孤立并成为捕食者的目标。
2025-03-29 19:25:11
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原创 基于部落竞争与成员合作算法CTCM及三次样条的机器人路径规划，50个场景任意选择，完整MATLAB代码
部落竞争与成员合作算法（Competition of tribes and cooperation of members algorithm，CTCM）由 Chen Zuyan等人于2024年提出的一种智能优化算法。该算法受古代部落之间竞争及其合作行为的启发而得。参考文献：原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46204734/article/details/145190813。
2025-03-29 19:11:23
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原创 基于山羊优化算法（Goat Optimization Algorithm, GOA）及三次样条的机器人路径规划，50个场景任意选择，完整MATLAB代码
山羊优化算法（Goat Optimization Algorithm, GOA）是2025年提出的一种新型生物启发式元启发式算法，灵感来源于山羊在恶劣和资源有限环境中的适应性行为。该算法旨在通过模拟山羊的觅食策略、移动模式和躲避寄生虫的能力，有效平衡探索和开发，以解决全局优化问题。
2025-03-29 11:30:49
853
原创 基于阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法及三次样条的机器人路径规划，50个场景任意选择，完整MATLAB代码
阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法是2024年提出的一种新型进化算法，其核心在于通过自适应基向量和随机步长的设计来更新解，从而提高算法的性能。以下是AE算法的主要步骤和特点：主要步骤初始化：在搜索空间中随机生成一组候选解，并评估其质量。Alpha算子：通过采样候选解构建进化矩阵，并通过矩阵的对角线或加权操作估计种群状态。为了增强每一代估计的相关性，设计了两个进化路径来积累估计结果并实现基向量的自适应。
2025-03-29 11:11:27
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原创 六种最新优化算法（CCO、TOC、MSO、DOA、GOA、OX）求解多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
杜鹃鸟鲶鱼优化（Cuckoo Catfish Optimizer，CCO）算法模拟了杜鹃鸟鲶鱼的搜索、捕食和寄生慈鲷行为。该算法的早期迭代侧重于执行多维包络搜索策略和压缩空间策略，并结合辅助搜索策略来有效限制慈鳔的逃逸空间。此阶段确保对解决方案空间进行广泛探索。在迭代的中间阶段，该算法采用过渡策略促进从勘探到开发的平滑过渡，赋予了算法一定的勘探能力和开发能力。在后期阶段，该算法使用混沌捕食机制在慈鳷周围制造干扰，以提高对最优解的利用。
2025-03-27 21:03:17
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原创 基于杜鹃鸟鲶鱼优化（Cuckoo Catfish Optimizer，CCO）算法的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
杜鹃鸟鲶鱼优化（Cuckoo Catfish Optimizer，CCO）算法模拟了杜鹃鸟鲶鱼的搜索、捕食和寄生慈鲷行为。该算法的早期迭代侧重于执行多维包络搜索策略和压缩空间策略，并结合辅助搜索策略来有效限制慈鳔的逃逸空间。此阶段确保对解决方案空间进行广泛探索。在迭代的中间阶段，该算法采用过渡策略促进从勘探到开发的平滑过渡，赋予了算法一定的勘探能力和开发能力。在后期阶段，该算法使用混沌捕食机制在慈鳷周围制造干扰，以提高对最优解的利用。
2025-03-27 20:45:53
960
原创 2025最新智能优化算法：鹰鱼优化算法（HawkFish Optimization Algorithm，HFOA）求解23个经典函数测试集，MATLAB
鹰鱼优化算法（HawkFish Optimization Algorithm，HFOA）是2025年提出的一种新颖的元启发式优化算法，灵感来源于鹰鱼的性别转换行为。该算法通过引入双适应度函数、动态聚类和视觉范围调整等机制，有效平衡了搜索空间的探索和开发，避免了局部最优解的陷入，提高了优化效率和解的质量。算法在解决复杂优化问题时表现出色，优于其他传统优化算法。鹰鱼优化算法的数学模型主要基于鹰鱼的性别转换行为和觅食行为。算法中，每个个体（人工鱼）的位置、适应度值、移动方式等都通过数学公式进行描述。设p(t)p
2025-03-22 20:35:11
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原创 六种最新优化算法（TOC、MSO、AE、DOA、GOA、OX）求解多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法是2024年提出的一种新型进化算法，其核心在于通过自适应基向量和随机步长的设计来更新解，从而提高算法的性能。参考文献：原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46204734/article/details/146267896。
2025-03-16 12:42:30
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原创 五种最新优化算法（MSO、AE、DOA、GOA、OX）求解多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法是2024年提出的一种新型进化算法，其核心在于通过自适应基向量和随机步长的设计来更新解，从而提高算法的性能。参考文献：原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46204734/article/details/146267896。
2025-03-16 12:18:30
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原创 五种最新优化算法（ALA、AE、DOA、GOA、OX）求解多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法是2024年提出的一种新型进化算法，其核心在于通过自适应基向量和随机步长的设计来更新解，从而提高算法的性能。参考文献：原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46204734/article/details/146267896。
2025-03-16 12:05:24
1073
原创 四种最新优化算法（AE、DOA、GOA、OX）求解多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法是2024年提出的一种新型进化算法，其核心在于通过自适应基向量和随机步长的设计来更新解，从而提高算法的性能。参考文献：原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46204734/article/details/146267896。
2025-03-16 11:50:23
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原创 基于梦境优化算法（Dream Optimization Algorithm, DOA）的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
梦境优化算法（Dream Optimization Algorithm, DOA）是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），其灵感来源于人类梦境的启发。在有做梦经历的快速眼动睡眠期间，低频脑电波的功率降低，而高频脑电波的功率增加，这表明在做梦经历期间大脑的神经兴奋更大。
2025-03-16 11:18:25
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原创 基于牛优化（ OX Optimizer，OX）算法的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
牛优化（ OX Optimizer，OX）算法由 AhmadK.AlHwaitat 与 andHussamN.Fakhouri于2024年提出，该算法的设计灵感来源于公牛的行为特性。公牛以其巨大的力量而闻名，能够承载沉重的负担并进行远距离运输。这种行为特征可以被转化为优化过程中的优势，即在探索广阔而复杂的搜索空间时保持强大的鲁棒性。公牛不仅强壮，还具有灵活性、稳健性、适应性和协作能力等特点。这些特点使得OX优化器能够在不断变化的环境和优化需求中有效地找到最优解。
2025-03-15 13:30:04
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原创 基于改进型雪雁算法（Improved Snow Geese Algorithm, ISGA） 的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
雪雁算法（Snow Geese Algorithm，SGA）是2024年提出的一种新型元启发式算法，其灵感来源于雪雁的迁徙行为，特别是它们在迁徙过程中形成的独特“人字形”和“直线”飞行模式。该算法通过模拟雪雁的飞行行为，实现了在解空间中的高效搜索和优化。SGA算法主要分为三个阶段：初始化阶段、探索阶段和开发阶段。
2025-03-15 13:07:46
941
原创 基于雪雁算法（Snow Geese Algorithm，SGA）的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
雪雁算法（Snow Geese Algorithm，SGA）是2024年提出的一种新型元启发式算法，其灵感来源于雪雁的迁徙行为，特别是它们在迁徙过程中形成的独特“人字形”和“直线”飞行模式。该算法通过模拟雪雁的飞行行为，实现了在解空间中的高效搜索和优化。SGA算法主要分为三个阶段：初始化阶段、探索阶段和开发阶段。
2025-03-15 10:49:49
1006
原创 基于海市蜃楼搜索优化（Mirage Search Optimization, MSO）算法的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
海市蜃楼搜索优化（Mirage Search Optimization, MSO）算法是2025年提出的一种基于海市蜃楼物理现象的元启发式优化算法，于2025年2月在线发表在JCR一区、中科院2区SCI期刊《Advances in Engineering Software》上。海市蜃楼是一种常见的物理现象，其形成与气象和地理因素密切相关。太阳使地面温度上升，形成温度梯度，进而导致大气密度产生显著差异，造成大气中折射率的分层。光在大气中被折射，但大脑认为光是沿直线传播的，因此人们看到了物体的虚拟图像。
2025-03-14 22:52:25
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原创 基于人工旅鼠算法（Artificial Lemming Algorithm, ALA） 的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
人工旅鼠算法（Artificial Lemming Algorithm, ALA）是2025年提出的一种新型生物启发式优化算法，受旅鼠的四种典型行为启发：长距离迁徙、挖洞、觅食和躲避捕食者。该算法通过模拟这些行为来解决复杂的优化问题，具有较强的探索和开发能力。人工旅鼠优化算法（ALA ）是2025年发表于SCITop期刊《Artificial Intelligence Review》的一种新型元启发式算法（智能优化算法）。其灵感来源于旅鼠在自然界中的四种行为：长途迁徙、挖洞、觅食和躲避捕食者。
2025-03-14 22:44:30
697
原创 基于山羊优化算法（Goat Optimization Algorithm, GOA） 的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
山羊优化算法（Goat Optimization Algorithm, GOA）是2025年提出的一种新型生物启发式元启发式算法，灵感来源于山羊在恶劣和资源有限环境中的适应性行为。该算法旨在通过模拟山羊的觅食策略、移动模式和躲避寄生虫的能力，有效平衡探索和开发，以解决全局优化问题。
2025-03-14 22:34:14
1102
原创 基于云漂移优化（Cloud Drift Optimization，CDO）算法的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
云漂移优化（Cloud Drift Optimization，CDO）算法是2025年提出的一种受自然现象启发的元启发式算法，它模拟云在大气中漂移的动态行为来解决复杂的优化问题。云在大气中受到各种大气力的影响，其粒子的运动具有一定的随机性和规律性，CDO算法正是基于这种特性，通过模拟云粒子的运动来在优化问题的解空间中进行搜索。
2025-03-14 22:23:35
827
原创 基于龙卷风优化算法（ Tornado Optimizer with Coriolis force ，TOC) 的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
龙卷风优化算法（ Tornado Optimizer with Coriolis force ，TOC) 是2025年提出的一种新型的基于自然启发的元启发式算法，其灵感来源于自然界中龙卷风的形成和演化过程。龙卷风的形成是一个复杂的自然现象，通常从雷暴或风暴中发展而来，并在地面上形成强烈的旋转气流。TOC 算法通过模拟龙卷风的形成、发展和消散过程，将其转化为优化问题中的搜索过程。
2025-03-14 22:07:00
1225
原创 基于RRT的优化器（RRT-based Optimizer，RRTO））求解多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
基于RRT的优化器（RRT-based Optimizer，RRTO）是2025年提出的一种新型元启发式算法。其受常用于机器人路径规划的快速探索随机树（RRT）算法的搜索机制启发，首次将RRT算法的概念与元启发式算法相结合。RRTO的关键创新之处在于其三种位置更新策略：自适应步长游荡、基于绝对差值的自适应步长以及基于边界的自适应步长。这些策略使得RRTO能够在高效探索搜索空间的同时，引导种群朝着高质量解的方向进化。
2025-03-14 21:57:10
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原创 基于阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法的多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码
阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法是2024年提出的一种新型进化算法，其核心在于通过自适应基向量和随机步长的设计来更新解，从而提高算法的性能。以下是AE算法的主要步骤和特点：主要步骤初始化：在搜索空间中随机生成一组候选解，并评估其质量。Alpha算子：通过采样候选解构建进化矩阵，并通过矩阵的对角线或加权操作估计种群状态。为了增强每一代估计的相关性，设计了两个进化路径来积累估计结果并实现基向量的自适应。
2025-03-14 21:44:46
874
原创 基于导航变量的多目标螳螂搜索算法（Multi-objective Mantis Search Algorithm ，MOMSA）求解无人机三维路径规划，MATLAB代码
路径段长度rrr）：表示两个连续航点之间的距离。爬升角θ\thetaθ）：表示无人机在垂直方向上的角度变化。转向角ψ\psiψ）：表示无人机在水平方向上的角度变化。通过导航变量，可以将无人机的路径表示为一系列有序的航点，每个航点由导航变量确定其在三维空间中的位置。由于上述目标函数之间可能存在冲突，因此采用多目标优化方法来寻找帕累托最优解。
2025-03-10 16:00:28
946
原创 2025高维多目标优化：基于导航变量的多目标螳螂搜索算法（Multi-objective Mantis Search Algorithm ，MOMSA）求解无人机三维路径规划，MATLAB代码
路径段长度rrr）：表示两个连续航点之间的距离。爬升角θ\thetaθ）：表示无人机在垂直方向上的角度变化。转向角ψ\psiψ）：表示无人机在水平方向上的角度变化。通过导航变量，可以将无人机的路径表示为一系列有序的航点，每个航点由导航变量确定其在三维空间中的位置。由于上述目标函数之间可能存在冲突，因此采用多目标优化方法来寻找帕累托最优解。
2025-03-10 15:32:13
810
原创 2025高维多目标优化：基于导航变量的多目标海星优化算法（Multi-objective Starfish Optimization Algorithm ）求解无人机三维路径规划，MATLAB代码
路径段长度rrr）：表示两个连续航点之间的距离。爬升角θ\thetaθ）：表示无人机在垂直方向上的角度变化。转向角ψ\psiψ）：表示无人机在水平方向上的角度变化。通过导航变量，可以将无人机的路径表示为一系列有序的航点，每个航点由导航变量确定其在三维空间中的位置。由于上述目标函数之间可能存在冲突，因此采用多目标优化方法来寻找帕累托最优解。
2025-03-09 22:05:29
744
原创 2025最新群智能优化算法：海市蜃楼搜索优化（Mirage Search Optimization, MSO）算法求解23个经典函数测试集，MATLAB
海市蜃楼搜索优化（Mirage Search Optimization, MSO）算法是2025年提出的一种基于海市蜃楼物理现象的元启发式优化算法，于2025年2月在线发表在JCR一区、中科院2区SCI期刊《Advances in Engineering Software》上。海市蜃楼是一种常见的物理现象，其形成与气象和地理因素密切相关。太阳使地面温度上升，形成温度梯度，进而导致大气密度产生显著差异，造成大气中折射率的分层。光在大气中被折射，但大脑认为光是沿直线传播的，因此人们看到了物体的虚拟图像。MSO算
2025-03-08 15:41:09
1474
原创 2025最新群智能优化算法：基于RRT的优化器（RRT-based Optimizer，RRTO）求解23个经典函数测试集，MATLAB
基于RRT的优化器（RRT-based Optimizer，RRTO）是2025年提出的一种新型元启发式算法。其受常用于机器人路径规划的快速探索随机树（RRT）算法的搜索机制启发，首次将RRT算法的概念与元启发式算法相结合。RRTO的关键创新之处在于其三种位置更新策略：自适应步长游荡、基于绝对差值的自适应步长以及基于边界的自适应步长。这些策略使得RRTO能够在高效探索搜索空间的同时，引导种群朝着高质量解的方向进化。参考文献：[1]G. Lai, T. Li and B. Shi, “RRT-based O
2025-03-08 15:06:54
754
原创 2025最新群智能优化算法：云漂移优化（Cloud Drift Optimization，CDO）算法求解23个经典函数测试集，MATLAB
云漂移优化（Cloud Drift Optimization，CDO）算法是2025年提出的一种受自然现象启发的元启发式算法，它模拟云在大气中漂移的动态行为来解决复杂的优化问题。云在大气中受到各种大气力的影响，其粒子的运动具有一定的随机性和规律性，CDO算法正是基于这种特性，通过模拟云粒子的运动来在优化问题的解空间中进行搜索。以下是云漂移优化算法（Cloud Drift Optimization, CDO）的详细介绍：参考文献：[1]Mohammad Alibabaei Shahrak.Cloud Dr
2025-03-08 14:51:12
914
原创 2025最新群智能优化算法：山羊优化算法（Goat Optimization Algorithm, GOA）求解23个经典函数测试集，MATLAB
山羊优化算法（Goat Optimization Algorithm, GOA）是2025年提出的一种新型生物启发式元启发式算法，灵感来源于山羊在恶劣和资源有限环境中的适应性行为。该算法旨在通过模拟山羊的觅食策略、移动模式和躲避寄生虫的能力，有效平衡探索和开发，以解决全局优化问题。山羊优化算法基于山羊的三种关键行为模式来设计其工作机制：山羊优化算法的数学模型包括以下几个关键部分：种群初始化：随机生成初始的山羊种群，每个山羊表示为搜索空间中的一个d维向量，其位置在给定的上下界范围内随机生成。Xi=(xi1,
2025-03-08 14:03:25
1936
原创 基于多目标浣熊优化算法（multi-objective Coati Optimization Algorithm，MOCOA）的移动机器人路径规划研究，MATLAB代码
移动机器人路径规划是机器人研究的重要分支，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。目前，常用的移动机器人全局路径规划方法很多，如栅格法和人工势场法。
2025-03-06 21:28:54
1016
原创 基于多目标向日葵优化算法（Multi-objective Sunflower Optimization，MOSFO）的移动机器人路径规划研究，MATLAB代码
移动机器人路径规划是机器人研究的重要分支，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。目前，常用的移动机器人全局路径规划方法很多，如栅格法和人工势场法。
2025-03-06 20:16:39
1033
原创 基于非支配排序的鲸鱼优化算法（Non-Dominated Sorting Whale Optimization Algorithm，NSWOA）的移动机器人路径规划研究
移动机器人路径规划是机器人研究的重要分支，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。目前，常用的移动机器人全局路径规划方法很多，如栅格法和人工势场法。
2025-03-06 19:40:13
901
原创 栅格地图路径规划：基于人工旅鼠算法（Artificial Lemming Algorithm, ALA）的移动机器人路径规划（提供MATLAB代码）
该算法通过对这四种行为进行数学建模，实现对问题的优化求解，在保持计算效率的同时更好地平衡勘探和开发，能有效应对过早收敛、探索不足以及在高维、非凸搜索空间中缺乏稳健性等挑战。随着机器人技术的发展，路径规划算法不断演进，从传统的栅格法和人工势场法，发展到现代的智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法（PSO）、麻雀搜索算法（SSA）、灰狼优化算法和鲸鱼优化算法等。每个栅格用序号标识，无障碍物的栅格为可行栅格（标记为0），有障碍物的栅格为不可行栅格（标记为1）。栅格的尺寸根据障碍物尺寸和安全距离设置。
2025-02-26 20:54:47
1010
原创 2025最新智能优化算法：人工旅鼠算法（Artificial Lemming Algorithm, ALA）求解23个经典函数测试集，MATLAB
人工旅鼠算法（Artificial Lemming Algorithm, ALA）是2025年提出的一种新型生物启发式优化算法，受旅鼠的四种典型行为启发：长距离迁徙、挖洞、觅食和躲避捕食者。该算法通过模拟这些行为来解决复杂的优化问题，具有较强的探索和开发能力。人工旅鼠优化算法（ALA ）是2025年发表于SCITop期刊《Artificial Intelligence Review》的一种新型元启发式算法（智能优化算法） 。其灵感来源于旅鼠在自然界中的四种行为：长途迁徙、挖洞、觅食和躲避捕食者。该算法通过对
2025-02-26 20:30:24
1685
原创 智能优化算法：雪橇犬优化算法（Sled Dog Optimizer，SDO）求解23个经典函数测试集，MATLAB
，D2=∑j=1Dim(Dog1j+Dog2j2−DogWorsej)2D_{2}=\sqrt{\sum_{j = 1}^{Dim}\left(\frac{Dog_{1}^{j}+Dog_{2}^{j}}{2}-Dog_{Worse }^{j}\right)^{2}}D2=∑j=1Dim(2Dog1j+Dog2j−DogWorsej)2，D3=∑j=1Dim(DogBetterj−DogWorsej)2D_{3}=\sqrt{\sum_{j = 1}^{Dim}\left(Dog_{Bett
2025-02-25 22:08:02
1135
贪婪个体优化算法（Greedy Man Optimization Algorithm，GMOA）MATLAB代码
2025-02-16
基于肤色的RGB多人脸检测
2020-09-06
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