北方苍鹰算法（NGO）优化资源包源代码、原始论文及23个经典测试函数

矮猫鼬优化算法（DMO）是一种新兴的全球优化算法，灵感源自非洲草原上矮猫鼬的社会行为模式。该算法通过模拟矮猫鼬群体的合作寻食和防御策略，实现了在复杂优化问题中的应用。详细探讨了DMO算法的核心概念、工作原理及其在实际中的优势。包含了初始化、社会交互、移动策略、更新规则和迭代终止等关键步骤。经典测试函数的应用涵盖了23个测试函数，用于验证和比较算法的性能，包括单峰函数、多模函数以及全局和局部极小值函数。

Equilibrium Optimizer（EO），一种在机器学习和优化领域广泛应用的算法，模拟生态系统中的平衡状态来优化问题解。EO克服了传统方法如梯度下降和遗传算法的局限性，能够处理非线性、非凸和多模态问题。该算法包含核心文件EO.m、主程序main.m和初始化文件initialization.m，还提供了Get_Functions_details.m用于测试EO性能的23个经典函数。详细文档包括安装指南和许可协议。

使用matlab编程优化WOA鲸鱼优化算法及其测试函数。

在MATLAB环境中，优化算法是解决数学问题、工程设计和科学计算中不可或缺的组成部分。测试函数在优化算法的开发和评估中起着关键作用，能够验证算法的性能和准确性。MATLAB中的优化算法测试函数通常具有特定特性，如全局最小值、多个局部极小值或复杂的形状，模拟实际问题的复杂性。这些函数设计用于评估和比较不同优化算法的效果，包括经典的测试函数如Rosenbrock函数、Beale函数和Branin函数，以及更复杂的高维和多模态函数。作者原意改进MATLAB代码以适应特定需求，但在网上找到现成资源后选择分享，突显了开源社区在学习和研究中的重要性。

测试函数 测试函数在遗传算法中扮演着至关重要的角色，它们如同试金石，用于评估算法的性能和效率。通过在不同的测试函数上运行遗传算法，我们可以观察算法在各种问题上的表现，并比较不同算法或参数设置的优劣。 测试函数通常具有以下特点： 已知最优解: 这使得我们可以直接衡量算法找到的解与最优解之间的差距，从而评估算法的精度。 多维度和复杂性: 测试函数通常具有多个维度，并包含各种复杂性，例如非线性、多峰谷、约束条件等，以模拟现实世界中的优化问题。 一些常用的测试函数包括： Sphere 函数: 具有全局最小值的简单函数，常用于测试算法的基本收敛能力。 Rastrigin 函数: 具有大量局部最小

嗯，如果对智能优化算法感兴趣的话，这篇《复现 BOA 算法文章：Logistic 混沌扰动+自适应权重 w+完整 PSO 融合 HPSBA》真的蛮值得看看。这篇文章的主要是如何改进经典的蝴蝶优化算法（BOA）。文中通过引入Logistic 混沌扰动来避免算法过早收敛，增加了自适应权重机制以提高灵活性，还将粒子群优化（PSO）融合进来，提升了整体的搜索效率。文章通过实验验证了新算法在 23 个基准测试函数时表现得比原始 BOA 要好，成功率和收敛速度都有了提高。最棒的是，文中不仅有详细的理论推导，还有实例演示，帮你更直观地理解算法的差异。如果你是科研工作者或者对算法有点了解的学生，这篇文章和代码

GBDT 的原始论文，真的是想搞清楚梯度提升树原理的不错入门材料。理论扎实不啰嗦，适合那种已经用过一点像 XGBoost、LightGBM 的朋友，回过头来想搞懂底层逻辑。嗯，想研究它怎么一步步拟合残差、为什么要加正则，可以从这篇开始啃，效果还挺好。

个人整合了火鹰优化算法的源代码和详细原理说明，更多优化算法可在空间内查看。

哈里斯鹰优化算法（HHO）是一种仿生智能优化算法，灵感来源于哈里斯鹰的捕食行为。算法模拟了鹰群在搜索最佳猎物位置时的群体协作和个体智能，适用于解决工程设计、数据分析和机器学习优化问题。压缩包包含主程序文件HHO.m、初始化函数initialization.m、辅助函数Get_Functions_details.m等，以及算法简介PDF和许可文件。通过这些资源，您可以深入理解HHO算法的工作原理和实际应用。