基于莱维飞行和随机游动策略改进灰狼算法求解单目标优化问题

基于Levy 飞行策略的改进 SSA 算法，挺适合搞优化算法的你研究。这个matlab 代码.zip里包含了一套已经调过的单目标优化算法实现，用的是Salp Swarm Algorithm（也叫樽海鞘群算法），加上 Levy 策略后跳跃式搜索能力更强，能避开局部最优，效率也高了不少。 樽海鞘这种算法蛮有意思，模拟的是一种海洋生物排队游泳找食的样子。你可以把每个个体想象成一个的解，整个群体朝着最优解“游”过去。带上 Levy 飞行之后，就像突然来个大跳跃，搜索更广，尤其适合变量多、地形复杂的场景。 代码用Matlab写的，结构清晰，有注释还有示例。你要是搞神经网络调参、图像（比如特征提取、图像复

基于混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法（CSWOA）挺有意思，适合你在做单目标优化项目时用一用。它在经典鲸鱼算法的基础上加了点“料”——混沌策略增强全局搜索，单纯形法则帮你更快锁定优解点。用 MATLAB 写的，代码结构还不错，清晰、好改，调试也方便。尤其适合搞工程优化、调模型参数的你，拿来就能跑，改改参数还能做实验对比，蛮实用的。

【优化解决方案】基于正弦余弦算法改进的被囊群优化算法是用于求解单目标优化问题的matlab代码。

本资源包含遗传结合粒子群算法在单目标优化问题中的MATLAB代码实现，适用于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的仿真需求。代码包包括详细的注释和示例，帮助用户理解和应用这些技术到不同应用场景中。

In the Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO), a fixed-sized external archive is integrated to the GWO for saving and retrieving the Pareto optimal solutions. This archive has been employed to define the social hierarchy and simulate the hunting behavior of grey wolves in multi-objective search

【智慧算法优化】烟花算法在解决单目标优化问题方面的Matlab源代码下载。随着技术的进步，烟花算法在优化问题中展现出越来越大的潜力。

本节内容将探讨如何利用改进的流体扰动算法和灰狼算法来解决无人机三维航路规划问题。 数据处理与分析 本研究将结合字符运算、数据合并、结构变换等操作，对无人机航路规划相关数据进行处理和分析。 算法设计与实现 为了寻找最优航路，我们将改进传统的流体扰动算法，并结合灰狼算法进行优化。具体步骤如下： 初始化种群： 将无人机初始位置和目标位置作为输入，随机生成多个可行的三维航路，构成初始种群。 流体扰动搜索： 利用改进的流体扰动算法，对每个个体进行局部搜索，寻找更优的航路方案。 灰狼算法优化： 将流体扰动算法搜索到的结果作为灰狼算法的初始解，利用灰狼算法的全局搜索能力，进一步优化航路方案。 迭代更新

布谷鸟搜索算法，以莱维飞行为基础，是一种新兴的优化技术，模拟鸟类觅食路径的效率。该算法通过模仿鸟类飞行中的食物搜索策略，有效地解决了复杂优化问题。

【优化算法优化】基于自适应风驱动优化算法AWDO，在matlab环境中实现单目标最优化求解的源代码。