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Elman神经网络具有良好的动态特性和强大的全局稳定性，被广泛用于处理非线性，动态和复杂的数据。 但是，作为对反向传播（BP）神经网络的优化，Elman模型不可避免地会继承其某些固有缺陷，从而影响识别精度和操作效率。 已经提出了许多改进来解决这些问题，但是事实证明很难平衡许多相关特征，例如存储空间，算法效率，识别精度等。而且，很难同时从临时解中获得永久解。 为了解决这个问题，可以将遗传算法（GA）引入Elman算法以优化连接权重和阈值，从而可以防止神经网络陷入局部最小值并提高训练速度和成功率。 隐藏层的结构也可以使用遗传算法进行优化，可以解决确定神经元数量的难题。 以前关于这种进化Elman算法的大多数研究都单独优化了连接权重或网络结构，这代表了一个轻微的不足。我们在此提出一种新颖的优化GA-Elman神经网络算法，其中连接权重是实数编码的，而隐藏层也采用实编码，但增加了二进制控制基因。 在这种新算法中，同时使用混合编码和演化同时优化了连接权重和隐藏神经元的数量，从而极大地提高了所得结果的性能。novelGA-Elman算法。 三个实验的结果表明，就所有计算指标而言，这种新的GA-El

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天鹰座优化器（AO）是一种新颖的基于种群的优化方法，其灵感来自天鹰座在捕捉猎物过程中的自然行为。 主要参考资料：Abualigah，L.，Yousri，D.，Elaziz，MA，Ewees，AA，A。Al-qaness，MA，Gandomi， AH，Aquila Optimizer：一种新颖的元启发式优化算法，计算机与工业工程（2021年），doi： https ： //doi.org/10.1016/j.cie.2021.107250 可在Researchgate上找到的代码： https : //www.researchgate.net/publication/350411564_Matlab_Code_of_Aquila_Optimizer_A_novel_meta-heuristic_optimization_algorithm

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海洋捕食者算法 (MPA) 是一种受自然启发的优化算法，它遵循自然支配最佳觅食策略的规则，并在海洋生态系统中遇到捕食者和猎物之间的速率策略。 针对29个测试功能，CEC-BC-2017测试套件，随机生成的景观，三个工程基准以及两个在通风和建筑节能方面的实际工程设计问题，对MPA的性能进行了评估。 将MPA与三类现有的优化方法进行比较，其中包括：1）GA和PSO是研究最深入的元启发式算法； 2）GSA，CS和SSA是最近开发的算法； 3）CMA-ES，SHADE和LSHADE-cnEpSin高性能优化器和IEEE CEC竞赛的获胜者。 在所有方法中，与LSHADE-cnEpSin相比，MPA获得了第二名，并表现出极具竞争力的结果，LSHADE-cnEpSin是表现最好的方法，并且是CEC 2017竞赛的获胜者之一。 统计事后分析表明，MPA 可以被提名为高性能优化器，是明显优于 GA、P

新颖群算法（烟花，灰狼，鲸鱼，布谷鸟......）的合集，包括论文及代码。

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