海洋捕食者算法（MPA）一种新兴的优化算法-matlab开发

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。

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

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。

受麻雀群体智慧、觅食和反捕食行为的启发，提出了一种新的集群优化方法，即麻雀搜索算法（SSA）。

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MOSM

为解决普通用户难以为特定数据挖掘任务选择最佳算法的难题，本研究提出了一种基于算法适用知识的交互式系统。该系统将数据挖掘算法的适用知识形式化，并以此设计了算法选择交互问题和选择逻辑。与以往研究相比，该系统更易于实现，并能适应算法的动态添加，有效地帮助用户选择合适的挖掘算法。

这段代码介绍了一种新的差分进化算法（IDE）和有限元法（FEM），用于优化桁架结构。该算法已成功应用于具有频率约束的桁架优化，并表现出快速的收敛速度和优质的解决方案。IDE简单而高效，可以轻松地应用于各种工程优化问题，只需调整代码中的目标函数和约束函数即可。有关更多IDE的详细信息，请参阅Ho-Huu V等人的论文：“使用基于自适应突变方案的改进差分进化算法优化具有频率约束的桁架结构”。

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