Ant Lion Optimizer (ALO)一种新兴的全局优化元启发算法-Matlab开发

Moth Swarm Algorithm (MSA)：灵感来源于飞蛾对月光的导向。该算法引入了两种创新优化算子：(1)基于种群多样性的交叉点动态选择策略，利用差异向量Lévy-mutation提升侦察阶段的探索能力；(2)集成即时记忆的联想学习机制，模拟飞蛾的短期记忆，解决经典粒子群算法的初始速度问题。此代码演示了MSA在23个常用基准测试中的应用。详细信息参见Mohamed等人（2017）的研究：“使用蛾群算法的最优潮流”。

海洋捕食者算法（MPA）是一种受自然启发的优化算法，其设计灵感源自自然界捕食者和猎物之间的最佳捕食策略。该算法已在多个领域得到应用，包括29个测试功能的评估，CEC-BC-2017测试套件，以及在建筑节能方面的实际工程设计问题。MPA在与GA、PSO等传统算法的比较中表现出显著的竞争力，尤其是在与LSHADE-cnEpSin的竞争中获得了第二名的成绩。

《数据挖掘：一种启发式方法》是由Hussein A. Abbass、Ruhul A. Sarker与Charles S. Newton合作编写的专业著作，于2002年由Idea Group Publishing出版。本书探讨了如何运用启发式技术解决数据挖掘中的挑战，涵盖了启发式算法的理论基础、数据预处理、特征选择与降维、分类与聚类算法、关联规则挖掘以及异常检测与预测等内容。作者通过多个实践案例展示了理论如何应用于实际项目，为读者提供了宝贵的方法论和见解。

介绍了一种简单但强大的优化算法，适用于解决有约束和无约束的优化问题。所有基于进化和群体智能的算法都是概率算法，需要共同的控制参数，如种群规模、世代数、精英规模等。不同的算法除了共同的控制参数外，还需要特定的算法参数。例如，GA使用变异概率、交叉概率和选择算子；PSO使用惯性权重、社会和认知参数；ABC使用围观蜂数、雇佣蜂数、侦察蜂数和限制数；HS算法使用和声记忆考虑率、音调调整率和即兴次数。其他算法如ES、EP、DE、SFL、ACO、FF、CSO、AIA、GSA、BBO、FPA、ALO、IWO等也需要对各自的特定参数进行优化。算法特定参数的适当调整对算法性能非常关键，而不当的调整可能导致计算量增加或局部最优解。为解决这一问题，Rao等人（2011）引入了基于教学的优化(TLBO)算法，该算法无需特定于算法的参数，只需要通用的控制参数，如种群大小。

探索图论算法: 一种基于 Matlab 的方法 本资源深入研究图论算法领域，并提供基于 Matlab 的实践方法。内容涵盖经典算法（如最短路径、最小生成树）以及网络流和匹配等高级主题。通过实际示例和 Matlab 代码实现，帮助读者掌握将理论应用于实际问题。

Dandelion Optimizer（蒲公英优化器）是一款专为Matlab环境设计的高效全局优化工具。其灵感来源于蒲公英种子在自然界中的随机飘散过程，通过模拟这一过程来搜索多维空间中的最优解。该优化器利用Matlab强大的数学计算库和友好的编程环境，广泛应用于工程和科研领域的复杂优化问题，包括函数最小化、参数估计等。算法结合了随机性和局部探索策略，具备全局优化能力、鲁棒性和自适应性，支持并行计算，能够显著提高优化效率。

CPSOLA 算法CPSOLA算法是一种基于群体协同行为和自动机学习能力的粒子群优化技术。该算法采用三层协作机制：* 群内协作: 粒子在各自群体内进行信息交流和协作。* 群间协作: 不同群体之间进行信息共享和协作。* 学习自动机: 嵌入式学习自动机负责决策是否进行群间协作。 CPSOLA 算法的结构CPSOLA 算法包含两个活跃的种群：* 主要种群: 粒子分布在所有群体中，每个群体包含搜索空间的多个维度。* 二级种群: 采用常规粒子群优化算法的更新格式。 实验结果在五个基准函数上的实验结果表明，CPSOLA算法具有显著的性能和鲁棒性，其群体协作行为和成功的种群自适应控制能力得到了验证。

通过精心选择下一步操作，将整个游戏板块转化为统一的颜色。

介绍了多目标滑模模型算法（MOSMA），这是最近开发的滑模模型算法（SMA）的一种变体，专门用于解决行业中的多目标优化问题。近年来，优化社区提出了多种元启发式和进化优化技术，用于处理这些优化问题。在评估多目标优化（MOO）问题时，这些方法通常会面临解决方案质量低下的问题，而非准确估计帕累托最优解和所有目标函数的分布。SMA方法基于实验室对黏菌振荡行为的观察而来，显示出强大的性能，通过结合最佳食物路径设计。MOSMA算法采用SMA机制进行收敛，并结合精英非支配排序方法来估计帕累托最优解。此外，MOSMA保留了多目标公式，并利用拥挤距离算子来确保所有目标的最佳解决方案覆盖范围扩展。为了验证MOSMA的性能，本研究考虑了41个不同的案例研究。