全局优化方法

Dandelion Optimizer（蒲公英优化器）是一款专为Matlab环境设计的高效全局优化工具。其灵感来源于蒲公英种子在自然界中的随机飘散过程，通过模拟这一过程来搜索多维空间中的最优解。该优化器利用Matlab强大的数学计算库和友好的编程环境，广泛应用于工程和科研领域的复杂优化问题，包括函数最小化、参数估计等。算法结合了随机性和局部探索策略，具备全局优化能力、鲁棒性和自适应性，支持并行计算，能够显著提高优化效率。

Ant Lion Optimizer (ALO)模仿了自然界中蚁狮的狩猎机制，包括随机行走的蚂蚁、陷阱构建、困蚂蚁于陷阱、捕捉猎物和重建陷阱等五个关键步骤。该算法的论文来源为Seyedali Mirjalili的工程软件进展第83卷（2015年5月），页码为80-98，ISSN为0965-9978，详情请访问http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.010。更多信息请见：http://www.alimirjalili.com/ALO.html。

MATLAB在某些情况下可能会遇到代码运行问题。DISCOTANGO工具包专为获取邻近的全局优化而设计，为解决这一问题提供了有效的解决方案。向读者展示DISCOTANGO工具包的界面和风格，尤其适合那些希望在非MATLAB环境下编程的用户。我们选择C语言作为例子，因其简单易懂且与多种其他编程语言兼容。虽然DISCOTANGO库支持广泛的参数设置，但我们倾向于简化输入参数以提高代码的可读性和易用性。DISCOTANGO提供了开放的函数和结构，具体接口如下：int disco_some_fun(disco_fitness, other_args..., disco_options);

利用 Otsu 方法通过最大化类间方差计算图像的全局阈值，将图像二值化处理。

近年来，已经发布了一系列基于人口的过度使用方法。尽管它们广受欢迎，但由于操纵了系统的互联网营销、产品捆绑和广告技术，大多数方法具有不确定性和不成熟的性能验证。为了解决这些问题，本研究提出了一种名为“饥饿游戏搜索”（HGS）的通用基于总体的优化技术。该技术结构简单，稳定性特殊且非常实用，更有效地解决约束和非约束问题。HGS算法设计灵感源自动物的饥饿驱动行为选择，以实现更快的收敛和高质量的结果。

根据研究论文中的算法，进行编程实现，用于求解在聚类或相似性度量中不等长时间序列的全局平均序列。

[x, fval, exitflag, output] = fullminsearch(funfcn, xlow, xhigh, xstep) 是在定义的参数空间内使用穷举搜索函数 'funfcn' 进行最小化。'xlow' 和 'xhigh' 分别是参数的下限和上限（向量形式），'xstep' 是每个参数的步进值（向量形式）。参数向量的长度需相同。'exitflag' 表示找到相同最小值的数量。

相比于传统的梯度下降方法，CSO在优化ANN权重方面表现更为出色，特别适用于预测特定提前期的海面温度异常时间序列。该研究分析和比较使用CSO和梯度下降法预测SSTA时的性能差异，结果显示CSO方法使得均方根误差提高了20%到40%。

全局空间自相关的Moran指数反映了区域单元属性值的空间邻接程度。Geary系数与Moran指数存在负相关关系。Patrick A.P.Moran（1917-1988）提出了Moran指数和Geary系数，这两个指标用于度量空间自相关的全局性。全局空间自相关概念总结了在整个空间范围内的空间依赖程度。

教学管理系统全局ER模型优化在初始E-R模型中，教学管理系统的“部门”和“课程”实体之间的“开设”联系是冗余的，因为它可以从“部门”和“教师”之间的“属于”联系以及“教师”和“课程”之间的“讲授”联系推导出来。去除冗余联系后，得到优化后的全局E-R模型，见下图。