蝴蝶优化算法 BOA|2019年|MATLAB标准实现|基础优化算法代码
蝴蝶优化算法(BOA)提出于 2019 年,模拟蝴蝶靠香味感知寻找花蜜,用香味强度在全局搜索与局部利用之间切换,本包同时附带改进版本。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。
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蝴蝶优化算法(BOA)提出于 2019 年,模拟蝴蝶靠香味感知寻找花蜜,用香味强度在全局搜索与局部利用之间切换,本包同时附带改进版本。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。
球型搜索优化算法(SSO)提出于 2019 年,把搜索过程拆成方向与半径两步,在解空间中做球面邻域探测,逐步收缩半径逼近最优解。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。
秃鹰搜索算法(BES)提出于 2020 年,模拟秃鹰捕鱼时的选择搜索空间、空间搜索与俯冲扑击三个阶段,用螺旋式俯冲完成局部开发。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。
算术优化算法(AOA)提出于 2021 年,把算术中的乘、除、加、减四种运算映射成四种搜索算子,用加速函数控制探索与开发的切换。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。
蛇优化算法(SO)提出于 2022 年,模拟蛇在食物充足时觅食、温度偏低时交配或战斗的行为,用温度阈值切换探索与开发阶段。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。
沙丘猫优化算法(SCSO)提出于 2022 年,模拟沙丘猫靠低频听觉探测猎物的行为,分搜索与攻击两阶段更新位置,灵敏度随迭代衰减。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。
猎豹优化算法(CO)提出于 2022 年,模拟猎豹的搜索、坐等伏击、冲刺与扫尾四个阶段,用能量参数控制冲刺强度与探索范围。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。
人工兔优化算法(ARO)提出于 2022 年,模拟兔子的绕道觅食与随机隐藏两种行为,让个体在远离其它兔子的方向上探索并随机躲藏以躲避天敌。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。
鹈鹕优化算法(POA)提出于 2022 年,模拟鹈鹕群体协作捕鱼,分靠近猎物与水面俯冲两阶段,本包同时附带改进版本与对比算法。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。
切线飞行算法(TSA)提出于 2022 年,以切线方向的步长生成新解,并用逃逸能量在全局探索与局部开发之间切换,本包附带三个测试函数。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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