一种改进的蚁狮优化算法改进的算法
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更新日期:2025-03-01

改进的蚁狮优化算法详解:连续性边界收缩与动态权重策略的性能提升及测试函数分析,改进蚁狮优化算法的两种策略:连续性边界收缩与动态权重系数调整,性能显著提升【Matlab实现】,一种改进的蚁狮优化算法 改

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一种改进的蚁狮优化算法蚁狮优化.docx
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标题新时代的优化利器改进的蚁狮.docx
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资源内容介绍

改进的蚁狮优化算法详解:连续性边界收缩与动态权重策略的性能提升及测试函数分析,改进蚁狮优化算法的两种策略:连续性边界收缩与动态权重系数调整,性能显著提升【Matlab实现】,一种改进的蚁狮优化算法 改进的ALO算法【matlab代码】- 在原始ALO算法的基础上添加了两种改进策略- 改进1:将原先的间断性边界收缩因子变为连续性边界收缩因子,从而增强算法的遍历性- 改进2:将原先均衡的权重系数变为动态权重系数,平衡算法的全局搜索和局部开发能力- 仿真图中包含改进后的IALO算法与原始ALO算法的比较,可以看出性能提升明显- 包含23种测试函数,改进的蚁狮优化算法; 改进的ALO算法; 连续性边界收缩因子; 动态权重系数; 测试函数; 性能提升; 比较仿真图。,改进ALO算法:连续边界与动态权重优化策略的MATLAB实现

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