使用海鸥算法求解单目标问题

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布

编码实践

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文章标签：算法 matlab

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本文介绍了如何使用海鸥算法（SOA）解决单目标优化问题，强调了SOA算法的全局搜索和局部优化能力。在MATLAB环境下，通过编写源代码并设置参数如目标函数、变量范围、迭代次数和种群规模，可以有效地求解如Rastrigin函数等的最小值问题。SOA算法以其良好的寻优效果和收敛性能，为单目标问题的优化提供了一种有效工具。

使用海鸥算法求解单目标问题

海鸥算法（Seagull Optimization Algorithm，简称SOA）是一种基于鸟类捕食行为的优化算法，以模拟海鸥对鱼群的捕食过程为基础。SOA算法具有较好的全局搜索能力和局部优化能力，特别适用于解决单目标优化问题。

在MATLAB中，我们可以通过编写源代码来实现SOA算法对单目标问题的求解。以下是使用MATLAB语言编写的SOA算法源代码：

function [best_x, best_y] = SOA_single_obj(fobj, dim, lb, ub, max_iter, pop_size

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基于混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法求解单目标优化问题附Matlab代码

weixin_50547796的博客

10-25

海鸥算法（Adaptive t-distribution Seagull Algorithm, ATSA）是一种优化算法，可以在单目标优化问题中寻找最优解，该算法通过融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子，实现了自适应调整海鸥群体的行为和分布，以达到更好的全局搜索能力。本文介绍了一种自适应t分布海鸥算法，通过融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子，实现了更好的全局搜索能力，同时在Matlab中编写了ATSA函数，可以帮助读者更好地理解和应用该算法。

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【智能优化算法】基于融合改进 Logistics 混沌和正弦余弦算子的自适应 t 分布海鸥算法求解单目标优化问题附matlab代码...

m0_57702748的博客

02-11

1 简介针对基本海鸥算法存在的缺陷，提出一种融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法(ISOA)。首先，采用改进Logistics混沌映射初始化种群，使海鸥更加均匀地分布于初始解空间；其次，在海鸥位置更新方式中引入正弦余弦算子来协调算法的局部搜索和全局搜索，同时加入改进的参数A加快算法收敛速度；然...

【智能算法应用】海鸥优化算法求解TSP问题

Logic_9527的博客

09-15

739

旅行商问题（TSP）是一种著名的组合优化问题，它涉及寻找给定一组城市及其之间的距离或成本，如何规划一条最短的路径，使得旅行商从起点出发，访问每个城市一次，最后回到起点。这个问题的目标是最小化总行驶距离或总成本，同时确保每个城市都被访问且只被访问一次。[2] 刘海龙,雷斌,王菀莹,等.求解TSP问题的改进融合遗传灰狼优化算法[J].计算机仿真,2023,40(09):333-338.[1] 王芬,杨媛.基于猎人猎物优化算法求解TSP问题[J].宁夏师范学院学报,2022,43(07):59-63+71.

Matlab实现海鸥优化算法（SOA）求解路径规划问题

w971656545的博客

10-28

772

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')

基于海鸥算法的背包问题求解

Jack旭的博客

05-03

708

摘要：本文主要介绍利用海鸥算法对背包问题进行求解。

基于海鸥算法优化的TSP问题求解

Jack旭的博客

07-18

601

摘要：TSP是数学领域内一道著名的难题之一，如何求解一直是学术界研究的热点问题。本文利用海鸥算法对TSP进行求解。

单目标应用：海鸥优化算法（Seagull optimization algorithm，SOA）求解无人机路径规划（提供MATLAB代码）

IT猿手

06-17

3191

海鸥优化算法（Seagull optimization algorithm，SOA）由Gaurav Dhiman等人于2019年提出。

【单目标优化算法】海鸥优化算法附Matlab代码

Matlab_jiqi的博客

05-08

783

在现代科学研究与工程实践中，优化问题无处不在。无论是资源调度、路线规划、机器学习模型参数调优，还是复杂系统设计与控制，都需要找到在给定约束条件下使得目标函数达到最优值的解决方案。传统的数学优化方法在面对复杂、非线性和高维问题时常常显得力不从心。因此，近年来，受自然界生物行为或物理现象启发的智能优化算法（或称元启发式算法）应运而生，并展现出强大的求解能力。蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等经典智能优化算法已经在众多领域取得了显著的应用成果。

【优化求解】基于海鸥算法SOA求解单目标matlab源码

m0_60703264的博客

10-19

405

1 简介近年来,随着人工智能的发展,越来越多的学者致力于新型智能优化算法的设计和开发.2019年,文献[1]提出了一种受自然界海鸥启发的新颖全局优化算法——海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm, SOA).与其他智能优化算法类似,海鸥优化算法也是基于种群的算法,模拟了海鸥群体的迁徙和攻击行为. 2 部分代码 ```matlab clear all clc SearchAgents=30; Fun_name='F1'; Max_ite...

精选资源

【优化求解-单目标求解】基于海鸥算法SOA求解单目标matlab源码.zip

11-05

在数学和工程优化中，单目标问题通常涉及到找到一个函数的最优解，该函数在给定的约束条件下最小化或最大化某个目标。海鸥算法通过模拟海鸥在空中的飞行行为，包括随机性、群集行为和个体间的互动，来探索解决方案...

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基于海鸥算法求解单目标优化问题(Seagull optimization algorithm，SOA).zip

04-15

2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...

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【优化求解】基于非线性惯性权重的海鸥优化算法(ISOA)求解单目标优化问题附matlab代码.zip

01-20

【优化求解】基于非线性惯性权重的海鸥优化算法(ISOA)求解单目标优化问题附matlab代码.zip 这个压缩包文件包含了一种在数学建模和工程应用中广泛使用的智能优化算法——海鸥优化算法（Seagull Optimization ...

C++ 字符串模拟力扣 14. 最长公共前缀每日一题题解

Q741_147的博客

11-23

689

本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。

代码随想录 63.不同路径Ⅱ

最新发布

m0_63814538的博客

11-24

450

4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。

算法：二叉搜索树的最近公共祖先

czlczl20020925的博客

11-24

506

下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。

DeepSeek Java 插入排序实现

m0_37843156的博客

11-23

327

以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性：稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。

P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）

2302_79372568的博客

11-22

思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。

第二次测试题解

2402_89056915的博客

11-23

820

第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。

GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆

2301_78151773的博客

11-22

251

小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。

海鸥算法MATLAB实现及测试函数应用

在海鸥算法中，每个海鸥代表优化问题中的一个潜在解。算法通过模拟海鸥对食物源的搜寻和捕食过程来迭代改进这些潜在解。海鸥根据食物源的质量选择移动策略，质量好的食物源吸引更多的海鸥聚集，而质量差的则会逐渐被...