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群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题,如特征选择、图像分割、医学诊断,经济排放调度问题,植物病害识别,工程设计,PID优化控制,设备故障诊断,机器学习模型参数整定等等。
在这个领域,有一个理论:没有免费午餐(No Free Lunch,NFL)理论。它从逻辑上证明了不存在最适合解决所有优化问题的元启发式算法。换句话说,特定的元启发式可能在一组问题上显示出非常有希望的结果,但相同的算法可能在另一组问题上显示出糟糕的性能。显然,NFL使这一研究领域非常活跃,这导致了每年提出很多新的元启发式和改进当前方法。
世间万物皆可成法。本期在前期的基础上,持续更新最最最基础的群智能优化算法,总数突破了340种。这里,不涉及改进的算法及变体,因为实在太多了,真的太多了,就和海洋里的水一样多。把最重要的改进、提升工作留给各位小伙伴。
数量这么多,到底怎么选?
当然是根据NFL理论选你喜欢的啦。
点击算法名字可以跳转至相应的推文,即可下载Matlab代码。
(有些链接有时会间歇性抽风,可能等几天就好了,或者尝试切换安卓或IOS系统下载
)
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类电磁机制优化算法Electromagnetism-like Mechanism Optimization Algorithm
热传递关系优化算法Heat transfer relation-based optimization algorithm
三角拓扑聚合优化器Triangulation Topology Aggregation Optimizer (TTAO)
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