Ackley函数优化算法C++实现(PSO/DE/JADE)
PSO粒子群DE差分进化JADE自适应
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PSO粒子群DE差分进化JADE自适应
面向连续优化问题的 MATLAB 黑翅鸢优化算法核心实现,包含清晰函数接口与收敛曲线输出。
JAYA优化算法(JAYA)提出于 2016 年,没有任何算法专属参数,每代个体同时向当前最优解靠近、远离当前最差解,实现简单、易于迁移。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
鸟群算法(BSA)提出于 2015 年,模拟鸟群的觅食、警戒与飞行行为,在探索与开发之间自动切换,本包同时附带量子改进版本。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
加权超位置吸引算法(WSA)提出于 2017 年,给每个个体叠加来自自身历史最优与群体最优的加权吸引力,用权重向量控制搜索方向与步长。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
蝗虫优化算法(GOA)提出于 2017 年,模拟蝗虫群的幼虫小步爬行与成虫长距离飞行两种行为,用递减的舒适区系数在全局探索与局部开发之间过渡。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
樽海鞘群算法(SSA)提出于 2017 年,模拟樽海鞘链中领导者与追随者的两级运动,链首个体引导方向,其余个体依次跟随形成链式搜索。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
最有价值球员算法(MVPA)提出于 2017 年,模拟职业联赛里球员的个人训练与团队合作,球员既向个人最好成绩学习,也向本队最佳位置学习。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
焦点群优化算法(FGOA)提出于 2017 年,模拟焦点小组的讨论过程,成员受意见领袖影响并保留自身观点,通过多轮交流逐步形成共识解。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
人工电场优化算法(AEFA)提出于 2019 年,模拟带电粒子在人工电场中受库仑力作用的运动,用库仑定律计算吸引与排斥并更新粒子位置。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
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