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原创 【智能算法】智能算法空间搜索图GIF，探索开发对比图，动态展示理解更清晰~
是指对已经发现的候选解进行优化，以使其更接近最优解。探索与开发的平衡是智能算法重要因素，它能够在搜索过程中平衡全局搜索和局部搜索。其中，median(xj)表示种群个体j维度上中位数。是指涉及搜索空间的广泛探索，以发现可能的解决方案。其中，Xpl，Xpt分别代表探索与开发。
2024-04-13 20:02:03
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原创 【智能算法改进】混沌映射策略--一网打尽
基本种群初始化是在整个空间内随机分布，具有较高的随机性和分布不均匀性，会导致种群多样性缺乏，搜索效率低等问题。许多学者利用混沌映射机制来增加种群的多样性，以改善算法的性能，其非线性特性和周期性质使得它能够生成更复杂、更随机的序列，有助于增加种群的多样性，避免种群陷入局部最优解。
2024-03-28 22:58:40
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原创 【智能算法】保姆级教程-如何使用CEC测试集，以及如何定义自己的优化问题
这里举例minfx1x2sinx1x22minfx1x2sinx1x22首先编写目标函数fun.m：有约束问题一般采用罚函数法将约束问题转为无约束问题，其思想是当优化变量不满足约束时进行惩罚。这里举例minfx1x2sinx1x22stx1x212x1−x20\\⎩⎨⎧minfx1x2sinx1x22st。
2024-03-16 22:35:05
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原创 2025年AIR SCI1区TOP，多策略增强蜣螂算法MDBO+实际工程问题，深度解析+性能实测
蜣螂优化算法（DBO）作为一种创新元启发式算法，虽具备良好的数值优化能力，但存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题，主要因探索与开发失衡、协同搜索能力不足及群体多样性缺乏所致。为解决这些不足，本文提出了一种基于多策略增强蜣螂优化算法（MDBO），MDBO算法通过自适应调节和精英信息共享，构建搜索-增强-逃逸的协同优化框架，融合双重自适应搜索策略、精英增强解质量机制和动态反向学习，有效提升了群体多样性、协同搜索能力及跳出局部最优的能力，从而实现更高效的全局优化搜索。
2025-06-03 20:19:51
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原创 2025年ESWA SCI1区TOP，改进成吉思汗鲨鱼算法MGKSO+肝癌疾病预测，深度解析+性能实测
本文针对肝癌（HCC）早期诊断难题，提出了一种基于改进成吉思汗鲨鱼优化算法（MGKSO）的计算机辅助诊断系统。由于HCC在早期症状不明显且涉及高维复杂数据，传统机器学习方法易受噪声和冗余特征干扰。为提升诊断准确性与效率，MGKSO融合了准对立学习（QOBL）与正交学习（OL）策略，有效增强了特征选择过程中的全局搜索与局部优化能力。
2025-06-02 17:10:10
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原创 【算法应用】虚拟力算法VFA用于WSN覆盖，无人机网络覆盖问题
Zou 等人首次提出了虚拟力算法（Virtual Force Algorithm, VFA）的概念，该算法模拟了分子间的范德华力机制，认为传感器节点之间存在类比的引力与斥力，其作用类型与大小依据节点之间的距离而定。在该研究中，节点不仅受到其他节点的排斥力，还受到来自优先覆盖区域的吸引力以及障碍物的排斥力，引力机制的引入显著提升了场景的覆盖效果。它假设待优化个体会根据某种关系与周围的环境或其他个体产生力的作用，而产生的虚拟的力会推动个体优化的进行。为阻尼系数，它会逐渐消耗势场中的能量直至系统稳定。
2025-06-01 21:13:38
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原创 2024年ESWA SCI1区TOP，自适应学习灰狼算法ALGWO+无线传感器网络覆盖优化，深度解析+性能实测
无线传感器网络（WSNs）是一种被广泛应用的新兴技术，但在实际应用中也面临诸多挑战。为了解决二维区域及更复杂的三维区域的覆盖优化问题，本文提出了一种自适应学习灰狼优化算法（ALGWO）。在 ALGWO 中，引入了动态反向学习策略与动态、非对称的搜索机制，以防止算法过早收敛，并提升其全局探索能力。此外，算法还采用了自适应维度学习策略，为个体提供邻域维度的信息，从而克服对前三只灰狼个体的依赖，提高种群的多样性。同时，每个个体在维度层面上自适应地执行探索与开发操作，以平衡全局搜索与局部优化的能力。
2025-05-31 13:40:00
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原创 2025年OE SCI2区TOP，进化麻雀搜索算法ESSA+海洋阻尼器迟滞建模与辨识，深度解析+性能实测
海洋阻尼器的机械性能通常具有高度非线性，以适应动态和冲击环境。阻尼器经过动态和冲击测试，发现其滞回曲线具有速率依赖性且呈非对称性。为了能够描述动态滞回和冲击滞回，基于广义Prandtl-Ishlinskii（GPI）模型提出了一种速率依赖广义Prandtl-Ishlinskii（RDGPI）模型，该模型是GPI模型与径向基函数（RBF）神经网络的混合体。由于模型参数众多，为了提升参数识别效果，本文提出了一种进化麻雀搜索算法（ESSA），其显著提升了参数识别的效率和准确性。
2025-05-29 21:44:00
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原创 2025年AEJ SCI2区，动态反向排序教与学优化算法DSTLBO+光伏系统参数辨识，深度解析+性能实测
由于能源枯竭问题，光伏（PV）发电作为领先的可再生太阳能发电方式，受到了广泛关注。如何准确识别光伏系统参数以提高发电效率，已成为该领域的研究热点。本文提出了一种基于动态方向学习策略和排序教学学习优化算法（DSTLBO），用于光伏模型的精准识别。
2025-05-28 11:18:07
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原创 2025年ASOC SCI1区TOP，双阶段Jaya算法DJaya+供热系统管网优化，深度解析+性能实测
随着人们生活水平的不断提升，越来越多行业将关注点转向提升用户满意度。然而，针对二次供热网络中平衡阀门开度优化以改善用户体验的研究仍较为匮乏。因此，本文提出了双阶段Jaya（DJaya）优化算法，该算法首先通过引入问题导向的随机初始化方法生成高质量初始解，然后在动态雕刻阶段提升算法的全局搜索能力，进一步在强化核心阶段优化解中质量较差的部分，以提升整体解的水平。
2025-05-27 20:11:29
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原创 2025年AIR SCI1区TOP，具有新变异策略和外部存档机制mLSHADE-SPACMA+数值优化与点云配准，深度解析+性能实测
数值优化和点云配准是人工智能领域中的两个关键研究课题。差分进化算法是一种有效的解决方案，而 LSHADE-SPACMA（CEC2017冠军算法）是一个具有竞争力的差分进化变体。然而LSHADE-SPACMA 在应对这类问题时，其局部开发能力有时仍显不足。本文提出了一种改进LSHADE-SPACMA算法（mLSHADE-SPACMA），用于解决数值优化和点云配准问题。mLSHADE-SPACMA算法提出了一种精确的淘汰与生成机制，用来增强算法的局部开发能力；
2025-05-26 18:37:41
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原创 2025年AEI SCI1区TOP，改进麻雀搜索算法MSSA+建筑三维重建，深度解析+性能实测
对现有建筑进行高质量的三维重建对于其维护、修复和管理至关重要。图像采集中的有效视角规划会显著影响基于摄影测量的三维重建质量。复杂的建筑结构常常导致传统视角规划方法下的区域采样不足，而过多的视角又会显著增加计算资源和数据采集的负担。为了解决这些问题，本文提出了一种新的先探索、后开发的视角规划策略，以在尽可能少的视角下实现高质量的建筑重建。在探索阶段，通过对图像和粗模型的语义与几何分析，识别出无人机禁飞区域与建筑关注区域。
2025-05-25 11:00:12
1004
原创 2025年ESWA SCI1区TOP，离散人工蜂群算法+多农场多除草机器人任务分配，深度解析+性能实测
随着智慧农业的不断推进，农业机器人在提升生产力和降低成本方面的潜力日益凸显。本文研究了多农场多除草机器人任务分配问题（MFMWRTA），其目标是最小化最大完成时间。为了解决该问题，本文提出了一种基于改进型离散人工蜂群算法（DABC）的多农场离散人工蜂群算法（MFDABC）。MFDABC算法首先通过提出的基于多农场NEH（MFNEH）启发式方法和基于迭代贪婪（IG）启发式方法生成高质量的初始解，并为每个农场分配适量的除草机器人。在雇佣蜂阶段和侦查蜂阶段，研究中设计了五种局部搜索算子，以提升算法的局部搜索能力。
2025-05-24 09:07:19
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原创 2008年EJOR SCI2区，连续蚁群优化算法ACOR，深度解析+性能实测
本文提出了一种将蚁群优化算法（ACO）拓展至连续域的改进方法，该方法在保持ACO原有结构基本不变的基础上，实现了从组合优化到连续优化的自然过渡。
2025-05-23 22:49:52
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原创 2025年ECM SCI1区TOP，多策略Alpha进化算法+质子交换膜燃料电池约束参数估计，深度解析+性能实测
质子交换膜燃料电池（PEMFCs）是一种在当前氢能发电和能源储存系统中被广泛应用的装置。对PEMFC参数的准确估计对于优化燃料电池性能、降低成本以及确保系统可靠性具有重要意义。本文提出了一种多策略Alpha进化算法（MSAE），用来在提高PEMFC参数估计的精度。与传统Alpha进化方法相比，MSAE进行了多方面的改进，例如采用Halton序列生成初始种群，并使用适应度-距离平衡策略选择合适的候选解。
2025-05-22 11:20:17
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原创 【算法创新+设计】灰狼算法GWO+扰动算子，求解大规模TSP问题利器
GWO算法是针对连续空间问题设计的优化方法，而旅行商问题（TSP）本质上是一个离散空间问题。常见的处理方式包括构建连续空间到离散空间的映射，或者采用专门的离散算子来处理路径更新。距离度量采用L2范数，离散空间中距离度量采用汉明距离或者置换群中的距离度量，路径的更新通常通过置换操作来完成。路径的距离不仅仅是位置差异的简单计算，而是考虑路径中元素顺序的变化。PS：其他算法也可设计&改进，欢迎咨询~
2025-05-21 22:37:27
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原创 2025年JIII SCI1区TOP，多策略霜冰优化算法IRIME+无人机路径规划，深度解析+性能实测
优化工业信息集成是发挥工业4.0潜力的基础，推动基于数据的决策，以提高运营效率、降低成本，并增强现代工业环境中的竞争力。在这一过程中，无人机（UAV）路径规划扮演着至关重要的角色，它支持高效、可靠的数据收集与传输，从而为智能决策提供基础。本文提出了增强霜冰优化算法（IRIME），IRIME通过霜晶扩散机制提高初始种群的多样性，通过高空凝结策略提升全局搜索能力，通过格子编织策略避免过早收敛。
2025-05-20 18:01:17
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原创 2024年ASOC SCI2区TOP，多机制群优化算法+多风场输电线路巡检中多无人机任务分配与路径规划，深度解析+性能实测
随着电力系统规模的不断扩大，复杂环境下的电力线路及设施的巡检与维护面临更大挑战。目前，基于无人机的输电线路巡检技术受到越来越多的研究关注，多无人机的任务分配与路径规划是两个关键问题。本文首先构建了一个三维的巡检环境模型，并考虑山地环境中多个风场的影响因素进行建模与测量。针对多无人机任务分配问题，定义了一个考虑风场影响的多指标混合代价函数，并提出改进的双向蚁群-离散蜜獾算法（BACOHBA）进行求解。针对多风场条件下的多无人机路径规划问题，提出改进的蜜獾-果蝇算法（HBAFOA）进行优化求解。
2025-05-19 16:33:36
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原创 2025年EB SCI2区TOP，多策略改进黑翅鸢算法MBKA+空调系统RC参数辨识与负载聚合分析，深度解析+性能实测
随着空调负载在电力系统中所占比例的不断上升，其作为需求响应资源的潜力日益凸显。然而，由于建筑环境和用户行为的变化，空调负载具有异质性和动态非线性特性，导致传统参数辨识与聚合建模精度不足。因此，本文提出一种多策略改进黑翅鸢算法（MBKA），结合一阶等效热参数（ETP）模型与实测数据，实现对空调系统中电阻和电容参数的准确识别。
2025-05-17 23:13:03
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原创 【算法应用】多优化算法VS简单&复杂地图二维路径规划
1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D].江西理工大学,2023.优化算法VS求解二维路径规划问题。
2025-05-16 16:20:30
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原创 2024年AMM SCI2区，混合混沌博弈灰狼算法HCGO+UAV路劲规划，深度解析+性能实测
本文提出了一种创新混合算法——混合混沌游戏灰狼算法（HCGO），该算法将灰狼算法与混沌游戏优化器相结合，巧妙地增强了算法在探索和开发方面的能力，丰富了种群多样性，提高了收敛精度，并保持了强大的探索能力。实验结果表明，混合算法在六个不同复杂度的场景中均表现出色，证明了其在解决复杂优化问题中的有效性。
2025-05-15 12:01:56
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原创 2024年CIE SCI2区TOP，六边形网格地图模型+智能制造系统中AGV路径规划，深度解析+性能实测
在现代工业中，柔性制造系统发挥着不可或缺的作用，而地图建模的精度与连通性对提升AGV运输系统的效率与灵活性至关重要。针对实际制造环境中面临的空间限制、设备故障以及突发任务变更等挑战，本文提出了一种基于六边形网格地图建模的创新型AGV路径规划方法，该方法通过以六边形网格替代传统的方形网格，显著提升了路径规划的连通性、采样频率与安全性。本研究还将改进的蚁群算法与六边形网格地图结合应用于AGV路径规划，算法引入了启发因子，有效避免陷入局部最优。通过将蚁群划分为奇偶两组并采用双向搜索策略，增强了算法的全局探索能力。
2025-05-14 11:14:41
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原创 2025年RIS SCI2区，改进白鲸优化算法+复杂非线性方程组求解，深度解析+性能实测
本文提出了一种改进白鲸优化算法（ABWOA）用来解决非线性方程组（SNLEs）求解问题。ABWOA引入了平衡因子和非线性自适应参数，实现了探索与开发之间平衡，增加了鲸鱼跳跃的概率，帮助避免陷入局部最优解，并提高了算法在局部搜索中的效率。
2025-05-13 23:13:45
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原创 2025年Energy SCI1区TOP，改进雪消融优化算法ISAO+电池健康状态估计，深度解析+性能实测
锂离子电池（LIBs）的健康状态（SOH）估计对于电池健康管理系统至关重要，为了准确估计LIBs的健康状态，本文提出了一种集成改进雪消融优化算法（ISAO）、深度极限学习机（DELM）和混合核极限学习机（HKELM）的混合模型。ISAO算法融合融合拉丁超立方采样、Levy飞行策略及正态云模型等策略，有效降低算法陷入局部最优的风险，并用于优化DHKELM模型的关键参数。
2025-05-12 21:18:50
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原创 2025年KBS SCI1区TOP，团队行为粒子群算法TBPSO+无人机部署，深度解析+性能实测
本文针对传统粒子群算法存在的收敛精度低、收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题，提出了一种融合团队协作机制粒子群算法（TBPSO)。TBPSO算法将粒子划分为多个团队，由团队领导者引导搜索方向，通过信息因子的传递提升全局搜索能力，降低陷入局部最优的风险。同时引入信息因子和学习因子的自适应调节机制，使算法能够根据问题特性和搜索状态动态调整参数，从而加快收敛速度并提高精度。
2025-05-11 14:34:51
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原创 【多目标优化】适合发表！2025年1区TOP KBS 长颖燕麦算法AOO， 非支配排序长颖燕麦算法NSAOO+46种多目标测试集
通过计算个体在目标空间中的距离，可以有效避免选择相似的个体，从而增强解的多样性。对当前前沿层中的每个个体，更新其支配的个体的被支配计数。如果某个被支配个体的被支配计数减为0，则将其加入集合 Q 并赋予新的层次排名。如果一个个体支配另一个个体，就将其添加到支配集合中，并增加被支配计数；c.构建第一层前沿，识遍历种群，找出被支配计数为0的个体（即不被其他任何个体支配的个体），将这些个体加入第一层前沿；非支配排序方法通过比较种群中个体之间的支配关系，将个体分为不同的前沿层次。原创未发表，感兴趣可以私信我。
2025-05-09 21:43:27
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原创 2020年NCA CCF-C，改进灰狼算法RSMGWO+大规模函数优化，深度解析+性能实测
灰狼优化算法（GWO）是一种新型自然启发式算法，具备较强的局部搜索能力，但在处理大规模问题时全局搜索能力较弱。本文提出了改进灰狼算法（RSMGWO），RSMGWO算法结合了随机对立学习、增强灰狼层级结构和修改进化种群动态（EPD）。
2025-05-07 21:43:02
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原创 2018年ASOC SCI1区TOP，混合灰狼算法HBBOG，深度解析+性能实测
为提升生物地理优化算法（BBO）的通用性与性能，本文提出一种混合灰狼算法（HBBOG）。HBBOG算法首先对BBO去除传统变异算子并引入差分变异机制，提高全局搜索能力；同时采用多重迁移操作，增强局部搜索能力。GWO则引入对立学习策略，以避免陷入局部最优。HBBOG算法通过单维与全维交替策略将改进后的BBO与GWO进行有机融合，兼顾了算法的全局探索与局部开发能力。
2025-05-06 20:12:11
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原创 2022年AEF SCI2区：改进算术优化算法LMRAOA，深度解析+性能实测
本文提出了一种改进算术优化算法（LMRAOA）用于求解数值和工程优化问题，LMRAOA算法采用多领导者游动搜索策略（MLWAS）提升全局搜索能力，增强探索性；随机高速跳跃策略（RHSJ）加强局部搜索效率，提高开发能力；自适应透镜对立学习策略结合动态参数调整，有效避免陷入局部最优。
2025-05-05 10:53:30
956
原创 2019年SEVC SCI1区TOP：维度学习粒子群算法TSLPSO，深度解析+性能实测
传统粒子群算法（PSO）通过粒子根据个体最佳经验和种群最佳经验更新速度和位置，虽然这种学习机制简单易行，但容易产生振荡等问题。因此设计一种有效的学习策略，以克服这些问题并提高搜索效率，成为PSO研究中的重要课题。本文提出了一种基于粒子个人最佳经验维度学习策略（DLS），其用来发现并整合种群最佳解中的有前景信息。基于BLS，本文提出了双群学习粒子群算法（TSLPSO），该算法采用不同的学习策略：一个子群通过DLS构建学习示例来引导粒子的局部搜索，另一个子群则通过综合学习策略来引导全局搜索。
2025-05-04 10:40:40
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原创 【算法应用】基于灰狼算法优化深度信念网络回归预测（GWO-DBN）
深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）是由Geoffrey Hinton于2006年提出的一种经典深度生成模型，它通过将多个受限玻尔兹曼机（RBM）单元堆叠在一起进行训练。RBM是一种无向的生成式能量模型，具有可见输入层和隐藏层，层与层之间有连接，但同一层内的单元之间没有连接。DBN从下到上分别将每层信念网络当做RBF进行训练，然后固定当前层权值，取样当前层的隐层作为下一层的输入。是分配给网络状态的能量函数，能量越低，表示网络处于“理想”配置。是配分函数（正则化），
2025-05-03 19:16:54
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原创 【算法应用】基于鲸鱼优化算法WOA求解VRPTW问题
VRPTW问题基于VRP问题，每个客户点都有一个时间窗口，表示可以在某个时间范围内访问。目标是在满足时间窗口和车辆容量限制的情况下，最小化总行驶距离或成本。[1] 李琳, 刘士新, 唐加福. 改进的蚁群算法求解带时间窗的车辆路径问题[J]. 控制与决策, 2010(09):102-106.
2025-05-02 21:28:58
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原创 2024年US SCI1区TOP：自适应变异麻雀搜索算法AMSSA+地铁隧道变形预测，深度解析+性能实测
本文提出了AMSSA-Elman-AdaBoost耦合模型，该模型将Elman-AdaBoost与自适应变异麻雀搜索算法（AMSSA）相结合，用于预测软土地层中邻近深基坑开挖引发的既有地铁隧道变形。AMSSA算法采用混沌序列生成初始种群，增强了个体分布的遍历性和随机性，从而提高了算法的全局搜索能力。AMSSA引入Tent混沌扰动和柯西变异算子，有效避免了种群过早收敛或过度分散的问题，增强了局部搜索能力。自适应平衡策略提出了生产者-跟随者数量的自适应调整公式，实现了全局探索与局部开发能力的动态平衡。
2025-05-01 13:28:08
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原创 2025年ASOC SCI2区TOP：思维创新策略TIS +一种设计和进化更新机制，深度解析+性能实测
传统优化算法通过两种主要策略进行：探索和开发，然而随着问题复杂性的增加和应用场景的扩展，优化算法在平衡探索与开发以寻找最优解上遇到了难题。本文引入了基于个体思维的创新特性，并提出了一种名为思维创新策略（TIS）的新方法。TIS策略不单单追求最优解，而是侧重于基于成功个体的全局优化，通过适者生存原则来提升算法性能。
2025-04-30 18:01:20
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原创 2025年KBS新算法 SCI1区TOP：长颖燕麦优化算法AOO，深度解析+性能实测
本文提出了一种新颖的元启发式算法——长颖燕麦优化算法（AOO），该算法灵感来自动画燕麦在环境中的自然行为。AOO模拟了长颖燕麦的三种独特行为：(i) 通过自然元素如风、水和动物进行种子传播；(ii) 在吸湿运动的影响下，长颖燕麦种子的主要芒刺发生变形和旋转，使整个种子能够滚动并传播；(iii) 在滚动传播过程中，当种子遇到障碍物时，会储存能量，并在特定条件下触发推进机制，进一步传播种子。
2025-04-29 20:29:46
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原创 2025年ISA Trans SCI2区TOP：超级哈里斯鹰算法Super-HHO+高功率机车悬挂载荷偏差控制，深度解析+性能实测
本研究建立了六轴铁路车辆静态二次弹簧载荷调节的理论模型，该模型适用于各种六轴铁路车辆，如机车、地铁、客运列车和货运列车。本文提出了一种简化的支撑结构模型，通过将六轴车辆的12点支撑结构简化为4点支撑结构，有效减少了计算复杂度，将超级哈里斯鹰优化算法（Super-HHO)应用于铁路车辆悬挂载荷控制领域，不仅减少了垫片的位置和数量，降低了垫片工作量，还提升了静态二次弹簧载荷偏差控制的效率。
2025-04-28 20:13:44
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原创 2025年AEJ SCI2区：增强麻雀搜索算法CERL-SSA+工业物联网感知通信，深度解析+性能实测
感知、通信和协同优化是工业物联网（IIoT）研究中的关键领域，本文通过将能源消耗问题转化为优化挑战，探索如何在IIoT用户终端设备中减少能源消耗。论文提出了一种数据感知共享架构来降低设备能耗，并在多个智能终端设备、协同设备和边缘IIoT代理设备的场景下，综合考虑用户设备位置稳定性、本地网络状态、任务到达率和队列稳定性等因素。本文提出了混沌精英反向学习麻雀搜索算法（CERL-SSA）。实验结果表明，CERL-SSA算法在IIoT感知通信和协同优化中的性能和有效性优于传统方法，验证了其优越性。
2025-04-27 20:43:23
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原创 【算法应用】基于灰狼算法求解DV-Hop定位问题
在无线传感器网络中 DV-Hop 算法是一种被广泛应用的与距离无关的定位算法，该算法中利用网络层的一个重要信息—邻居锚节点的信息进行定位。图中未知节点与邻居锚节点之间关系的示意图，其中A表示锚节点，U表示未知节点。收到信息包的节点仅保留与每个锚节点之间的最小跳数值，舍弃较大的跳数值，然后将该最小跳数值加1后再次向邻居节点广播。通过这种方式，网络内所有节点都能获取到达各锚节点的最小跳数信息。当未知节点获得平均跳距值后，即可根据之前计算得到的跳数确定自身与锚节点之间的距离。为这两个节点之间的距离。
2025-04-27 18:45:00
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