一种基于金鹰优化器和灰狼优化器的混合算法

混合萤火虫——全局优化的遗传算法 这个简化的 Matlab 演示代码展示了如何使用混合萤火虫 - 遗传算法来解决全局优化问题。这种混合算法是混合萤火虫 - 遗传算法的简化版本，旨在解决 Zervoudakis K.、Tsafarakis S.、Paraskevi-Panagiota S. (2020) 中的离散产品线设计问题。最优产品线设计问题。在：Matsatsinis N.、Marinakis Y.、Pardalos P.（编辑）学习和智能优化。LION 2019。计算机科学讲义，第 11968 卷。Springer, Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_23

混合优化算法_一种混合 BBO-萤火虫优化算法.zip BO Firefly 优化算法 %% 基于混合生物地理学的优化 Firefly 算法 - 由 Seyed Muhammad Hossein Mousavi 于 2022 年 1 月 19 日创建 % 以下代码行提取 4 个信号特征，即 % 'EnergyEntropy'、'ShortTimeEnergy'、'SpectralCentroid' 和'SpectralFlux' % 其中 'ShortTimeEnergy' 被认为是目标和其他作为输入。% 模糊逻辑创建初始模型以适应。进化训练有两个阶段：使用 BBO 算法进行第一次训练以创建第一个模糊 % 进化模型，第二阶段是通过 Firefly 算法将 BBO 模型拟合到更好的条件。显然，您可以使用信号、音频百分比甚至矩阵，并根据您的系统和数据自定义参数。

Codes v 2.0 of "A Chaootic Hybrid Butterfly Optimization Algorithm with Particle Swarm Optimization for High-Dimensional Optimization Problems" 摘要：为了解决蝶形优化算法（BOA）容易出现精度低、收敛慢的问题，研究的趋势是将两种或多种算法进行混合，以获得优化问题领域的更优解。提出了一种新的混合算法，即HPSOBOA，并介绍了三种改进基本BOA的方法。因此，引入了使用三次一维图对BOA进行初始化，并进行了非线性参数控制策略。此外，粒子群优化（PSO）算法与BOA混合，以改进全局优化的基本BOA。进行了两个实验（包括 26 个著名的基准函数）来验证所提出算法的有效性。

Smell Agent Optimization (SAO)（2021年提出）（智能优化算法matlab代码）（论文）.zip 本文介绍了对一些 CEC数值优化基准函数的称为气味代理优化 (SAO)的新元启发式算法的广泛研究 和混合可再生能源系统（HRES）工程问题。SAO 实现了气味代理和蒸发气味分子的对象之间的关系。这些关系被建模为三种独立的模式，称为嗅探模式、尾随模式和随机模式。当气味分子从气味源向代理扩散时，嗅探模式模拟代理的气味感知能力。尾随模式模拟代理跟踪气味分子的一部分直到其来源被识别的能力。然而，随机模式是代理用来避免陷入局部最小值的一种策略。对 37 个常用的 CEC 基准函数和 HRES 工程问题进行了测试，并将结果与​​其他 6 种元启发式方法进行了比较。实验结果表明，SAO 可以在 76% 的基准函数中找到全局最优值。同样，统计结果表明，SAO 也获得了最具成本效益的HRES 设计与基准算法的比较。 针对 CEC 基准功能和混合再生能源系统（HRES，提出了一种新的启发式算法——嗅觉代理优化（Smell Agent Optimization，SAO）工程优化问

【优化算法Matlab代码】资源存储库-第九期-猎人优化算法(HPO).zip 2021年Iraj Naruei等人提出的猎人优化算法,Hunter–prey optimization

【优化算法Matlab代码】资源存储库-第十期-鹈鹕优化算法(POA).zip 算法简介鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)由Pavel Trojovský和Mohammad Dehghani于2022年提出,该算法模拟了鹈鹕在狩猎过程中的自然行为

【优化算法Matlab代码】资源存储库-第11期-寄生捕食优化算法(PPA).zip 寄生-捕食(Parasitism – Predation algorithm,PPA)算法是于2019年提出的,它模仿捕食者猫,布谷鸟和乌鸦之间的寄生与捕食行为，形成乌鸦-布谷鸟-猫寄生与捕食系统。该算法具有精度高，收敛速度块等特点。

优化算法的设计非常流行，以解决各个科学领域的问题。优化算法通常受到代理的自然行为的启发，代理可以是人类、动物、植物或物理或化学代理。过去十年提出的大多数算法都受到动物行为的启发。在本文中，我们提出了一种新的优化器算法，称为野马优化器 (WHO)，它的灵感来自野马的社会生活行为。 Naruei、Iraj 和 Farshid Keynia。“野马优化器：解决工程优化问题的新元启发式算法。” 计算机工程，Springer Science and Business Media LLC，2021 年 6 月，doi:10.1007/s00366-021-01438-z。

COOT_optimization_algorithm（2022年提出、COOT智能优化算法+论文）（matlab）.zip