Moth Swarm Algorithm (MSA)一种新型元启发算法

Ant Lion Optimizer (ALO)模仿了自然界中蚁狮的狩猎机制，包括随机行走的蚂蚁、陷阱构建、困蚂蚁于陷阱、捕捉猎物和重建陷阱等五个关键步骤。该算法的论文来源为Seyedali Mirjalili的工程软件进展第83卷（2015年5月），页码为80-98，ISSN为0965-9978，详情请访问http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.010。更多信息请见：http://www.alimirjalili.com/ALO.html。

《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。

近年来，数据挖掘领域取得了显著进展，主要得益于数据分析技术的快速发展。二元分类技术作为数据挖掘的重要分支，能够根据特定标准将数据分为两类。针对这一领域的不同需求，已经涌现出多种统计和机器学习算法。选取了一组分子作为案例，展示了一种基于新测量功能的二元分类方法，该方法通过可靠性计算与传统算法有所不同，提升了分类准确度。研究表明，该方法在分子数据集上的f度量超过了70%。

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。

二进制蝙蝠算法（BBA）源自生物界蝙蝠群的行为模式，适用于复杂优化问题。MATLAB环境下，该算法提供了高效的工具，用于解决非线性、非凸及有约束的优化挑战。算法通过模拟蝙蝠发出超声波定位食物的过程，优化搜索空间中的全局最优解。包含的压缩包“Binary Bat Algorithm.zip”可能含有MATLAB编写的BBA算法源码及示例脚本，帮助用户在工程优化、机器学习模型优化等领域应用该算法。

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。

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。

HyperLog 算法在基数估计领域展现出接近最优的性能。本研究深入分析 HyperLog 算法的运行机制，揭示其如何在有限的内存资源下，高效地估计大型数据集的基数。

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是机器学习领域中广泛应用的监督学习模型，主要用于分类和回归分析。其核心思想是通过寻找最优的超平面，将不同类别的数据最大程度地分开。这个超平面被称为最大间隔分类器，通过引入核函数如多项式核、高斯核（RBF）、Sigmoid核等，将低维空间的数据映射到高维空间，有效解决了非线性可分问题。支持向量是离超平面最近的训练样本，对确定超平面的位置至关重要。SVM通过软间隔处理噪声或异常值，允许一定数量的误分类样本，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。优化过程中采用拉格朗日乘子法处理约束优化问题，并转化为对偶形式以便处理高维大规模数据集。在实际应用中，SVM被广泛应用于文本分类、图像识别和生物信息学等领域。