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最新推荐文章于 2025-10-14 09:25:40 发布
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本文介绍了如何添加并配置三个常用的Web开发库：文件上传库webupload、日期库My97DatePicker以及HTML编辑器ueditor。这些库对于快速搭建具备文件上传、日期选择及富文本编辑功能的Web应用十分关键。

先添加一个文件上传的库webupload

从 官网 下载，下载后的内容解压到 lib/webupload 下面，

 再添加一个日期库，My97DatePicker，也放在lib下面，

再添加一个html编辑器，ueditor，也放在lib下面，

 

黏菌优化算法SMA（Matlab完整代码实现）
weixin_46039719的博客
06-26 1277
黏菌优化算法SMA在电力系统中虽然有所应用，但是发表的文章还是比较少的，所有这个算法的应用空间还很广，推荐推荐： 对于这两篇文献，我写过相关的文章，先回顾一下，然后再开始今天的话题：黏菌优化算法SMA 。求解热电联产经济调度问题的改进遗传与粒子群算法Simulink|电动汽车、永磁电动机建模与仿真多目标粘液霉菌算法（Matlab代码实现）目录1 黏菌模型——人类成功模拟整个宇宙网络！2 黏液霉菌优化算法数学模型2.1 接近食物2.2 包裹食物2.3 抢食物3 算法流程4 Matlab代码实现4.1 Matl
超详细 | 黏菌算法原理、实现及其改进与利用(Matlab/Python)
sfejojno的博客
12-17 5198
测试函数为F15在MATLAB中执行程序结果如下：在Python中执行程序结果如下：众所周知，麻雀搜索算法SSA是2020年由东华大学沈波教授团队提出[1]的一种性能十分优异的优化算法，而最近作者发现，在2020年还提出了一个优化算法，目前在谷歌学术和wos上引用量都高于SSA——黏菌算法(slime mould algorithm, SMA)
【智能算法】黏菌算法（SMA)原理及实现
Logic_9527的博客
03-10 3249
同时，算法通过权重来模拟粘菌在觅食过程中产生的正反馈，从而形成三种不同的形态类型。当各种食物源的质量不同时，粘菌可以选择浓度最高的食物源。当食物源的质量很高时，粘菌将采用局部搜索方法，从而将搜索集中在已发现的食物源上。当食物浓度较低时，该区域的权重将减少，从而转而探索其他区域。2020年，Li等人受到自然界黏菌觅食行为启发，提出了黏菌算法(Slime Mould Algorithm，SMA)。这里，规定了局部搜索方向，并且随着迭代次数增强，逐渐减小（以达到收敛）。适应度值和当前最优个体适应度。
2025年10月最新优化算法——混沌增强领导者黏菌算法
最新发布
woaipythonmeme的博客
10-14 423
这些策略被系统整合，使得CELSMA在应对高维、多约束的工程优化问题时，兼具卓越的全局探索能力与精进的局部开采性能。（3）位置更新决策。所实现的混沌映射包括 Logistic、Tent、Chebyshev、Singer、Sine、Piecewise、Sinusoidal、Circle、Iterative 与 Gauss 映射，每种映射均具备独特的动态特性。下图展示了混沌映射与算法框架的完整集成方案，其中清晰呈现了 CELSMA 的整体流程，包括混沌映射选择、领导者引导更新、自适应收缩及适应度评估等环节。
黏菌优化算法SMA与算术优化算法AOA及其联合改进
m0_61363749的博客
02-08 2163
0、简介 黏菌优化算法(Smile Mould Algorithm, SMA)和算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)是最近提出的新型元启发式优化算法。SMA 算法具有较强的全局探索能力，但迭代后期振荡作用较弱，易陷入局部最优，且收缩机制不强，导致收敛速度慢。AOA 算法利用乘除算子进行位置更新，随机性强，具有较好的避免早熟收敛能力。针对上述问题，文章《融合随机反向学习策略的黏菌与算术混合优化算法》将两种算法结合并利用随机反向学习策略提高收敛速度..
SMA算法
11-05
SMA模式匹配算法 ,是一个不错的算法
元启发式算法：黏菌算法（SMA）简介及简单应用
m0_37623374的博客
02-19 833
😊😊😊欢迎来到本博客😊😊😊本次博客内容将聚焦于元启发式算法的相关知识与实践🎉作者简介：⭐️⭐️⭐️主要研究方向涵盖深度学习、计算机视觉等方向。📝目前更新：🌟🌟🌟利用元启发式算法、深度学习相关知识执行时序预测任务。💛💛💛本文摘要💛💛💛本文创新点在于使用黏菌算法优化Transformer+KAN网络并应用于时序预测任务当中。但重点我们聊一下黏菌算法。
黏菌算法（Slime Mould Algorithm，SMA）
热门推荐
weixin_46838605的博客
10-15 1万+
这是一篇关于黏菌算法的总结博客，包含算法思想，算法步骤，求函数最值（Python实现），算法改进等，持续更新ing
黏菌优化算法SMA(学习笔记_07)
一只小白的博客~
01-24 2899
黏菌优化算法SMA
黏菌算法（Slime Mould Algorithm, SMA）综述
步子哥的博客
03-11 830
黏菌算法通过模拟生物群体智能，在工程优化、时序预测等领域展现出独特优势。未来随着混合算法设计（如SMA+SCA）和硬件加速技术的突破，其应用边界将进一步扩展至智能交通、能源管理等复杂系统。
精选资源
【黏菌优化算法】精英反向与二次插值改进的黏菌算法(ISMA)求解单目标优化问题含Matlab源码.zip
04-01
黏菌优化算法（Mucilaginous Fungus Algorithm, MFA）是一种受到自然界黏菌觅食行为启发的全局优化算法。黏菌在寻找食物源的过程中，能够通过扩散和聚集来适应环境变化，这种特性被引入到算法设计中，以解决复杂的...
Slime Mould Algorithm matlab 算法matlab code
05-06
"Slime Mould Algorithm"（黏菌算法，简称SMA）是一种生物启发式的优化算法，源自黏菌在寻找食物源时的行为模式。该算法在解决复杂优化问题时表现出优秀的性能，尤其是在多模态函数优化、工程设计问题以及路径规划等...
MOSMA: Multi-Objective Slime Mold Algorithm: 一种多目标 Slime Mold Algorithm (MOSMA)-matlab开发
05-31
本文提出了一种多目标的滑模模型算法（MOSMA），它是最近开发的滑模模型算法（SMA）的一种多目标变体，用于处理行业中的多目标优化问题。 最近，为了处理优化问题，优化社区提出了几种元启发式和进化优化技术。 在评估多目标优化 (MOO) 问题时，这些方法往往会遇到低质量的解决方案，而不是解决识别帕累托最优解的准确估计和增加所有目标的分布的目标函数。 SMA 方法遵循从实验室实验中黏菌的振荡行为获得的逻辑。 与其他成熟的方法相比，SMA 算法显示出强大的性能，它是通过使用正负反馈系统结合最佳食物路径而设计的。 所提出的 MOSMA 算法采用相同的底层 SMA 机制进行收敛，并结合精英非支配排序方法来估计帕累托最优解。 作为后验方法，多目标公式保留在 MOSMA 中，并使用拥挤距离算子来确保增加所有目标的最佳解决方案的覆盖范围。 为了验证和验证 MOSMA 的性能，考虑了 41 个不同的案例研究
黏菌觅食优化算法及其原文
09-02
分享了黏菌觅食优化算法及其对应的原文，亲测有效，欲求更多算法可进入空间查看
Matlab实现SMA-KELM黏菌优化算法优化核极限学习机分类预测（含模型描述及示例代码）
03-15
内容概要：本文介绍了如何利用黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm, SMA)优化核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine, KELM)，以应对高维数据所带来的挑战并提升模型的分类和预测性能。文中详述了项目的研究...
智能优化算法之黏菌优化算法（SMA），附matlab代码
woaipythonmeme的博客
06-20 3086
黏菌算法是2020年提出的一种智能优化算反，主要模拟的是自然界中多头绒泡菌在不同食物浓度下的觅食行为以及状态变化。黏菌主要分泌酶来消化食物，黏菌的前端延伸成扇形，后端由相互连接的静脉网络包围。环境中不同浓度的食物影响着黏菌静脉网络中细胞质的流动，从而形成黏菌觅食的不同状态。
Slime mould algorithm: A new method for stochastic optimization
weixin_45108069的博客
12-01 1584
[1] Li S , Chen H , Wang M , et al. Slime mould algorithm: A new method for stochastic optimization[J]. Future Generation Computer Systems, 2020, 111 aliasgharheidari.com:300-323. 文章直译
一种改进的黏菌优化算法
心升明月的博客
03-08 4548
文章目录一、理论基础1、黏菌算法2、改进的黏菌算法2.1 基于混沌反向的学习策略2.2 自适应策略2.2.1 新的非线性递减策略2.2.2 线性递减选择范围2.3 螺旋搜索策略2.4 MSMA算法伪代码二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础 1、黏菌算法 请参考这里。 2、改进的黏菌算法 为了克服基本SMA的缺点，本文提出了三种改进策略来提高其性能，分别是：采用基于混沌反向的学习策略增强种群多样性；采用自适应策略平衡算法的开发和探索能力；为了防止算法陷入局部最优，采用了螺旋搜索策略。下面详细介绍三
介绍一种新的群智能算法---黏菌算法
reliability2324的博客
11-25 8792
一种新的群智能算法—黏菌算法 介绍一种新的群智能算法—黏菌算法 近些年群智能算法由于其效率较高，使用方便的优点引起了广大科研者的关注与兴趣。最近看文献，温州大学的李世民（现在去复旦读研究生了）提出了一种新的群智能优化算法----黏菌算法（Slime mould algorithm）[1]。在此，我在这介绍下主要的内容并附上代码 Approach food To model the approaching behavior of slime mould as a mathematical equation
多策略改进黏菌优化算法SMA及应用
黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA）是一种基于自然界中黏菌觅食行为启发而来的新型群智能优化算法，由Xue和Shen于2020年首次提出。该算法模拟了黏菌在寻找食物过程中所表现出的振荡运动、路径选择与信息素...
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