【智能优化算法】基于人类学习优化算法求解单目标优化问题附matlab代码
1 内容介绍人类学习优化(HumanLearningOptimizationAlgorithm，HLO)算法是由Wang等人于2014年提出的一种通过模拟人类学习机制进行全局优化的元启发类算法。该算法收敛速度快，全局寻优能力强不易陷入局部最优等优点，且设置参数少、算法简单易实现，已在多个应用问题上表现良好的性能。HLO算法中的每个个体可以通过3个学习算子即随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子....
【智能优化算法-热交换法算】基于热交换优化算法求解多目标优化问题附matlab代码
1 内容介绍热 交 换 优 化 （Thermal Exchange Optimization， TEO）算法是一种基于牛顿冷却定律的新型优化算 法，在该算法中，物体的热损失率与物体和其周围 环境的温度差成正比[6]。向周围环境传递热量的热 铁物体见图 1。编辑编辑2 仿真代码%______________________________________________________....
【智能优化算法-晶体结构算法】基于晶体结构算法求解多目标优化问题附Matlab代码
1 内容介绍Metaheuristics are computational procedures that intelligently lead the search process through the efficient exploration of the search space associated with an optimization problem. With ....
【智能优化算法】基于粒子群结合NSGA2算法求解多目标优化问题附Matlab代码
1 内容介绍为解决高度复杂的热电联合经济排放调度问题，本研究提出了一种将非支配排序遗传算法II和多目标粒子群优化算法相结合的协同混合元启发式算法，以经济地运行电力系统并减少环境污染的影响。 .在迭代过程中，根据排名，人口被分成两半。探索是通过非支配排序遗传算法II使用人口的上半部分进行的。通过增加个人学习系数、降低全局学习系数和使用自适应变异算子来修改多目标粒子群优化以有效利用下半部....
【智能优化算法】基于食肉植物算法求解单目标优化问题附matlab代码
1 内容介绍在这项研究中，受肉食植物如何适应在恶劣环境中生存的启发，提出了一种新颖的元启发式算法，即肉食植物算法（CPA）。 CPA 首先在 30 个具有不同特征的知名基准函数和 7 个 CEC 2017 测试函数上进行了评估。 对其收敛特性和计算时间进行了分析，并与七种广泛使用的元启发式算法进行了比较，并使用Wilcoxon符号秩检验验证了其优越性。 CPA 的适用性在机械工程设....
【智能优化算法-蝙蝠算法】基于混合粒子群和蝙蝠算法求解单目标优化问题附matlab代码
1 内容介绍编辑编辑PSO 能够实现在全局搜索最大功率点，搜索偏差小，但 收敛时间较长，而 BA 也具有全局搜索功能，前期搜索速度 快，但后期搜索时间长，搜索精度低。鉴于这两种算法的特 点，结合两种算法在搜索不同时期的优势，BA 应用于混合算 法前期，提升前期的搜索效果，PSO 应用于算法中后期，提升 算法的搜索精度，并分别对两种算法进行改进。蝙蝠的速度更新式(4)的第一部分和粒子群的速度更新 ....
【智能优化算法】基于蜉蝣算法求解多目标优化问题附matlab代码
1 内容介绍本文介绍了一种称为 Mayfly 算法 (MA) 的新方法来解决优化问题。 受蜉蝣飞行行为和交配过程的启发，该算法结合了群体智能和进化算法的主要优点。为了评估所提出算法的性能，使用了 38 个数学基准函数，包括 13 个 CEC2017 测试函数，并将结果与七种最先进的著名元启发式优化方法的结果进行了比较。 MA 的性能也通过多目标优化中的收敛行为以及使用现实世界的离散流....
【智能优化算法 】基于适应度相关优化器求解单目标优化问题附matlab代码
1 内容介绍在本文中，提出了一种新的群体智能算法，称为适应度依赖优化器（FDO）。蜂拥而至的繁殖过程及其集体决策启发了这种算法。它与蜜蜂算法或人工蜂群算法没有算法联系。值得一提的是，FDO 被认为是一种基于粒子群优化（PSO）的算法，它通过增加速度（步速）来更新搜索代理的位置。但是，FDO 计算速度的方式不同；它使用问题适应度函数值来产生权重，这些权重在探索和利用阶段指导搜索代理。在....
【智能优化算法-逃逸鸟搜索算法】基于逃逸鸟搜索算法求解单目标优化问题附matlab代码
1 内容介绍引入了一种新颖的元启发式算法，其灵感来自鸟类的空中逃跑策略，以避免被猎人捕获。逃跑的鸟会根据它和捕食鸟的质量和速度来选择它的救生动作。这些飞行在开发的算法中被模拟为人工搜索代理的运动。人工捕食者的狩猎飞行，起到加强搜索的作用；而逃跑的猎物则通过向相反方向飞行或转弯来探索空间中的新地方。该方法自适应地调整每对猎物/捕食者代理的飞行长度，以避免使用额外的控制参数。它利用了群体....
【智能优化算法-自私群体优化器】基于自私群体优化器求解单目标优化问题附matlab代码
1 内容介绍自私畜群优化器 (SHO) 是一种元启发式算法，它基于对受到某种形式的捕食风险的动物群中的个体所表现出的广泛观察到的自私畜群行为的模拟。 在 SHO 中，个体通过两种类型的搜索代理模拟猎物和捕食者之间的掠夺性互动：自私群体（猎物）的成员和一群饥饿的捕食者。 根据它们被分类为猎物还是捕食者的不同，每个人都是由受这种猎物—捕食者关系启发的一组独特的进化算子来进行的。 这些独特....
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