鲸群优化算法

白鲸优化算法 (BWO，beluga whale optimization) 是2022 年在白鲸游泳、捕鲸及跌倒等行为中得到启发而提出的一种新型基于种群的元启发式算法。BWO 主要对白鲸游泳、捕食及跌倒 (坠落) 等行为进行模拟，其对应探索、开发及鲸鱼坠落三个阶段。BWO 当中鲸落概率与平衡因子均为自适应

白鲸优化算法 (BWO，beluga whale optimization) 是2022 年在白鲸游泳、捕鲸及跌倒等行为中得到启发而提出的一种新型基于种群的元启发式算法。BWO 主要对白鲸游泳、捕食及跌倒 (坠落) 等行为进行模拟，其对应探索、开发及鲸鱼坠落三个阶段。BWO 当中鲸落概率与平衡因子均为自适应

目前在学习 最优化：建模、算法与理论这本书，来此记录一下，顺便做一些笔记，在其中我也会加一些自己的理解，尽量写的不会那么的条条框框（当然最基础的还是要有） 本章将从常用的建模技巧开始，接着介绍统计学、信号处理、图像处理以及机器学习中常见的优化模

摘要：本文主要介绍如何用蜣螂算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”， R n R_n R n ​ 称为传感器节点

摘要：本文主要介绍如何用孔雀算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”， R n R_n R n ​ 称为传感器节点

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 PSO是粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、

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摘要：本文主要介绍如何用厨师算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”， R n R_n R n ​ 称为传感器节点

摘要：本文主要介绍如何用浣熊算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”， R n R_n R n ​ 称为传感器节点

说明：这是一个机器学习实战项目（附带 数据+代码+文档+视频讲解 ），如需 数据+代码+文档+视频讲解 可以直接到文章最后获取。 猎人猎物优化搜索算法(Hunter–prey optimizer, HPO)是由Naruei Keynia于2022年提出的一种最新的优化搜索算法。受到捕食动物(如狮子、豹子和狼)和猎物

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的

摘要：本文主要介绍如何用斑马算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”， R n R_n R n ​ 称为传感器节点

摘要：本文主要介绍如何用野马算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”， R n R_n R n ​ 称为传感器节点

摘要：本文主要介绍如何用天鹰算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”， R n R_n R n ​ 称为传感器节点

蚁群算法？秃鹰算法？布谷鸟算法？鱼群算法？猴群算法？这都是些啥？ 这些算法听起来都很接地气，实际上也确实很接地气。它们都是学者通过观察动物们的行为得到的灵感，从而设计出来的精彩的算法。以动物命名的算法可远不止这些，比如还有蜂群算法、狼群算法、蝙

长鼻浣熊优化算法（Cоati Optimization Algorithm，COA）是一种启发式优化算法，灵感来源于长鼻浣熊（Coati）的行为策略。长鼻浣熊优化算法基于长鼻浣熊在觅食过程中的特性和行为模式。长鼻浣熊是一种树栖动物，具有长而灵活的鼻子，用于觅食和捕食。它们通过嗅觉感知周围环

聚类分析是 统计学中的一个基本问题，其在机器学习，数据挖掘，模式识别和图像分析中有着重要应用。聚类不同于分类，在聚类问题中我们仅仅知道数据点本身，而不知道每个数据点具体的标签。聚类分析的任务就是将一些无标签的数据点按照某种相似度来进行归类，进而

4.1.1 基本形式和应用背景 再次说明一下，其实这本书很多的内容之前肯定大家都学过，但是我觉得这本书和我们之前学的东西的出发角度不一样，他更偏向数学，也多一个角度让我们去理解 线性规划问题的一般形式如下： min ⁡ x ∈ R n c T x s . t . A x = b G x ≤ e (4.1.1) min_{x{

摘要：本文主要介绍如何用金枪鱼群算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为 R n R_n R n ​ 的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”， R n R_n R n ​ 称为传感器