狗狗优化算法

狗狗优化算法 (Dog Optimization Algorithm, DOA) 是一种基于狗群行为的智能优化算法。算法模拟了狗在搜寻猎物时的行为，包括嗅探、奔跑、围攻等。DOA 算法具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，适用于解决各种复杂的优化问题。 Matlab 是一种强大的数值计算和编程环境，非常适合实现 DOA 算法。通过 Matlab，可以方便地定义 DOA 算法的各个步骤，包括种群初始化、嗅探、奔跑、围攻等。同时，Matlab 还提供了丰富的绘图工具，可以直观地展示 DOA 算法的优化过程。

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针对经典Apriori算法，提出了一种改进方案，通过降低I/O口负荷量来提升算法性能。

Bagging的方法是通过Bootstrap采样从样本集中选出n个样本，然后基于这些样本和所有属性建立分类器（如CART或SVM）。重复这个过程m次，最终形成m个分类器。最后，通过投票方式综合所有分类器的结果来确定最终分类。这种方法能够显著提升分类的准确性和稳定性。

鲸鱼算法是一种基于鲸鱼捕食行为的优化算法。它分为搜索猎物、包围猎物和气泡攻击三个阶段。

在计算机技术与相关领域不断深化的推动下，综合评价方法取得了显著进展，其中指标权重系数的确定方式作为综合评价的关键一环也取得了新突破。

黑猩猩优化算法（ChOA）由 Khishe 等人在 2020 年提出，是一种基于黑猩猩群体狩猎行为的元启发式优化算法，具有收敛速度快和精度高的特点。

遗传算法代码，解决物流中心与用户间的分配问题，优化物流效率。

对Raft分布式一致性算法进行多项修改，提高其性能和吞吐量。

模拟退火是一种优化算法，通过Metropolis算法的变体跳过局部最小值，寻找全局最小值。在搜索最小值时，它提供了一种有效的手段，特别适用于复杂的多维函数空间。使用该算法可以在应用其他局部最小搜索算法之前，追踪全局最小值。使用方法如下：[x0, f0] = sim_anl(f, x0, l, u, Mmax, TolFun)，输入包括函数句柄f、最小值初始猜测x0、最小值下限l、最小值上限u、最大温度数Mmax和函数误差容限TolFun，输出包括建立的全局最小值候选者x0和在x0上的函数值f0。典型案例是六驼峰函数：骆驼=@(x)(4-2.1x(1).^2+x(1).^4/3).x(1).^2+x(1).x(2)+4(x(2).^2-1).*x(2).^2，在f(-0.0898,0.7126) = f(0.0898,-0.7126) = -1.0316处。