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执行模糊 k-最近邻 [1] 分类。 [1] JM Keller、MR Gray 和 JA Givens, Jr.，“模糊 K-最近邻算法”，IEEE 系统、人与控制论汇刊，卷。 15，第 4 期，第 580-585 页。

最近已经开发了几种元启发式优化算法来解决现实世界的问题。 本文提出了一种名为亨利气体溶解度优化 (HGSO) 的新型元启发式算法，该算法模仿亨利定律支配的行为来解决具有挑战性的优化问题。 亨利定律是一种基本的气体定律，它涉及在固定温度下溶解到给定类型和体积的液体中的给定气体的量。 HGSO算法模仿气体的拥挤行为，以平衡搜索空间中的开采和勘探并避免局部最优。 HGSO 的性能在 47 个基准函数、CEC'17 测试套件和三个实际优化问题上进行了测试。 结果与七种众所周知的算法进行了比较； 粒子群优化（PSO）、引力搜索算法（GSA）、布谷鸟搜索算法（CS）、灰狼优化器（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）、大象放牧算法（EHO）和模拟退火算法（SA）。 此外，为了评估竞争算法的成对统计性能，进行了 Wilcoxon 秩和检验。 实验结果表明，在解决具有挑战性的优化问题时，与其他算法相比，HGS

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被囊群优化算法，被囊群优化算法(Tunicate Swarm Algorithm,TSA)是Satnam Kaur等提出的一种新的优化算法，它的灵感来自以在深海中成功生存被膜的成群行为，该算法模拟了被囊动物在导航和觅食过程中的喷气推进和群体行为，与其他竞争算法相比，TSA算法能产生更好的最优解，并且能够解决具有未知搜索空间的实际研究案例。

AP聚类算法的源代码，基于matlab程序，有较详细解说

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