Equilibrium Optimizer (EO) 源代码和经典测试函数详解

矮猫鼬优化算法（DMO）是一种新兴的全球优化算法，灵感源自非洲草原上矮猫鼬的社会行为模式。该算法通过模拟矮猫鼬群体的合作寻食和防御策略，实现了在复杂优化问题中的应用。详细探讨了DMO算法的核心概念、工作原理及其在实际中的优势。包含了初始化、社会交互、移动策略、更新规则和迭代终止等关键步骤。经典测试函数的应用涵盖了23个测试函数，用于验证和比较算法的性能，包括单峰函数、多模函数以及全局和局部极小值函数。

本资源包以北方苍鹰优化算法（NGO）为例，涵盖了23个经典单目标测试函数，可直接运行并支持二次开发。内容包括NGO算法详解及其原始论文。

测试函数 测试函数在遗传算法中扮演着至关重要的角色，它们如同试金石，用于评估算法的性能和效率。通过在不同的测试函数上运行遗传算法，我们可以观察算法在各种问题上的表现，并比较不同算法或参数设置的优劣。 测试函数通常具有以下特点： 已知最优解: 这使得我们可以直接衡量算法找到的解与最优解之间的差距，从而评估算法的精度。 多维度和复杂性: 测试函数通常具有多个维度，并包含各种复杂性，例如非线性、多峰谷、约束条件等，以模拟现实世界中的优化问题。 一些常用的测试函数包括： Sphere 函数: 具有全局最小值的简单函数，常用于测试算法的基本收敛能力。 Rastrigin 函数: 具有大量局部最小

在MATLAB环境中，优化算法是解决数学问题、工程设计和科学计算中不可或缺的组成部分。测试函数在优化算法的开发和评估中起着关键作用，能够验证算法的性能和准确性。MATLAB中的优化算法测试函数通常具有特定特性，如全局最小值、多个局部极小值或复杂的形状，模拟实际问题的复杂性。这些函数设计用于评估和比较不同优化算法的效果，包括经典的测试函数如Rosenbrock函数、Beale函数和Branin函数，以及更复杂的高维和多模态函数。作者原意改进MATLAB代码以适应特定需求，但在网上找到现成资源后选择分享，突显了开源社区在学习和研究中的重要性。

使用matlab编程优化WOA鲸鱼优化算法及其测试函数。

这是一个包含经典Matlab源代码的资源下载页面。用户可以在这里找到各种经典的Matlab程序源码，用于学习和研究。这些源代码涵盖了多个领域，包括信号处理、图像处理、数值计算等。每个程序都经过精心挑选，以确保质量和实用性。

MATLAB TORE_Volumes去噪代码用于生成和测试TORE卷的源代码。此代码已在运行MATLAB 2019b / 2020b的Ubuntu 18.04系统（i7-8700 CPU，64GB RAM和GeForce RTX 2080Ti GPU）上进行了验证。适用于Matlab的图像处理、计算机视觉、ROS和深度学习工具箱。有关2D到3D人体姿势网络的更多信息，请参考EDnCNN降噪网络的详情。数据集包括DVSNOISE20数据集（用于图像重建和去噪），可以在此处下载。另外，要将AEDAT数据读取到MATLAB中，请使用指定的方法。

MATLAB 中 imhist 函数的源代码用于创建和使用直方图。该代码定义了一个 GUI，其中包含控件和回调函数，用于调整图像并可视化其直方图。该代码还有助于创建可用于进一步处理的图像直方图。

Redis是一款高性能的键值对数据库，广泛用于数据缓存、消息队列及数据库功能。\"redis.tar.gz\"是Redis的压缩包，通常包含Redis服务器的所有文件，如可执行文件、配置文件、文档和其他相关资源。Redis提供低延迟、高并发的键值存储解决方案，支持多种数据结构（如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合）、事务操作、主从复制、持久化（包括RDB快照和AOF日志）、发布订阅模式、Lua脚本支持、限流与分布式锁等特性。解压\"redis.tar.gz\"后，你会得到包含src/和doc/等目录的文件结构。