Approximate Lowner Ellipsoid一种近似包围任意维度点集的最小体积椭球算法

HyperLog 算法在基数估计领域展现出接近最优的性能。本研究深入分析 HyperLog 算法的运行机制，揭示其如何在有限的内存资源下，高效地估计大型数据集的基数。

介绍了一种简单但强大的优化算法，适用于解决有约束和无约束的优化问题。所有基于进化和群体智能的算法都是概率算法，需要共同的控制参数，如种群规模、世代数、精英规模等。不同的算法除了共同的控制参数外，还需要特定的算法参数。例如，GA使用变异概率、交叉概率和选择算子；PSO使用惯性权重、社会和认知参数；ABC使用围观蜂数、雇佣蜂数、侦察蜂数和限制数；HS算法使用和声记忆考虑率、音调调整率和即兴次数。其他算法如ES、EP、DE、SFL、ACO、FF、CSO、AIA、GSA、BBO、FPA、ALO、IWO等也需要对各自的特定参数进行优化。算法特定参数的适当调整对算法性能非常关键，而不当的调整可能导致计算量

MATLAB脚本plot_3D_ellipsoid.m能够绘制具有任意中心和任意轴的椭球形体。该脚本提供了灵活的参数设置，允许用户根据需要定义椭球的中心点和各轴的长度，从而实现高度定制化的椭球绘制。使用该脚本，用户可以轻松地创建符合特定要求的三维椭球模型。

本研究主要关注减速器优化，其目标是通过优化齿轮组的设计，以达到最小体积的目标。在此过程中，我们使用了Matlab的fmincon函数，并结合SQP优化算法进行高效求解。通过合理设置约束条件和优化目标，我们确保了优化过程的稳定性和最终解的可行性，以实现减速器的体积和性能的最优平衡。

探索图论算法: 一种基于 Matlab 的方法 本资源深入研究图论算法领域，并提供基于 Matlab 的实践方法。内容涵盖经典算法（如最短路径、最小生成树）以及网络流和匹配等高级主题。通过实际示例和 Matlab 代码实现，帮助读者掌握将理论应用于实际问题。

当前的聚类方法如K-means和DBSCAN采用全局参数，难以准确发现数据的自然聚类结构。新提出的分级聚类算法CluFNC通过调整网格大小、噪声阈值和神经节点数量，能够在数据空间中精确识别内部聚类特征。该算法首先根据参数划分数据空间网格，然后利用高斯影响函数计算每个单元的场强，接着运用SOM算法对网格位置和场强进行聚类，最后通过Chameleon算法对SOM聚类得到的神经网络节点权值进行最终的数据空间聚类映射。理论和实验结果表明，该算法能有效发现数据中的自然聚类特性。

Moth Swarm Algorithm (MSA)：灵感来源于飞蛾对月光的导向。该算法引入了两种创新优化算子：(1)基于种群多样性的交叉点动态选择策略，利用差异向量Lévy-mutation提升侦察阶段的探索能力；(2)集成即时记忆的联想学习机制，模拟飞蛾的短期记忆，解决经典粒子群算法的初始速度问题。此代码演示了MSA在23个常用基准测试中的应用。详细信息参见Mohamed等人（2017）的研究：“使用蛾群算法的最优潮流”。

这是一个简易版的蚂蚁算法程序，模拟蚂蚁在寻找最优路径时的行为。

海洋捕食者算法（MPA）是一种受自然启发的优化算法，其设计灵感源自自然界捕食者和猎物之间的最佳捕食策略。该算法已在多个领域得到应用，包括29个测试功能的评估，CEC-BC-2017测试套件，以及在建筑节能方面的实际工程设计问题。MPA在与GA、PSO等传统算法的比较中表现出显著的竞争力，尤其是在与LSHADE-cnEpSin的竞争中获得了第二名的成绩。