蚁群优化算法 ACO|1992年|MATLAB标准实现|基础优化算法代码
蚁群优化算法(ACO)提出于 1992 年,模拟蚂蚁觅食时用信息素互相协作寻路的行为,靠信息素正反馈与启发式信息逐步逼近最短路径,本包给出求解旅行商问题的完整示例。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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蚁群优化算法(ACO)提出于 1992 年,模拟蚂蚁觅食时用信息素互相协作寻路的行为,靠信息素正反馈与启发式信息逐步逼近最短路径,本包给出求解旅行商问题的完整示例。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。
协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)提出于 2001 年,用协方差矩阵自适应地学习搜索分布的伸缩方向,把步长与方向一起进化,是连续优化领域最经典的自适应进化策略之一。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。
蝙蝠算法(BA)提出于 2010 年,模拟蝙蝠用回声定位探测猎物,用频率调谐控制全局搜索,用响度衰减与脉冲发射率控制局部开发。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。
自适应差分进化算法(SHADE)提出于 2013 年,差分进化的自适应参数版本,用历史成功参数记忆与外部存档自动调整缩放因子和交叉概率,摆脱了手工调参。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。
足球联赛竞争算法(SLC)提出于 2014 年,模拟足球联赛的赛制,把种群个体当作球员与球队,用比赛、训练和转会三类操作更新解。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。
多元宇宙优化算法(MVO)提出于 2015 年,借用多重宇宙理论中的白洞、黑洞与虫洞概念,用宇宙膨胀率驱动解的迁移,让个体在黑洞口之间交换信息。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。
蜻蜓优化算法(DA)提出于 2015 年,模拟蜻蜓的静态聚集与动态迁徙两类群体行为,用分离、对齐、聚集、觅食、避敌五种算子更新个体位置。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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