金枪鱼优化算法代码是多少

  • 智能优化算法应用:基于孔雀算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    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

    2024年01月31日
    阅读 46
  • 智能优化算法应用:基于野马算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    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

    2024年02月02日
    阅读 40
  • 智能优化算法应用:基于斑马算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    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

    2024年02月03日
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  • 路径规划算法:基于和声优化的路径规划算法- 附代码

    摘要:本文主要介绍利用智能优化算法和声算法来进行路径规划。 和声算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/118724731 1.1 环境设定 在移动机器人的路径优化中,每个优化算法的解代表机器人的一条运动路径。优化算法会通过优化计算在众多路径中找出一条最

    2024年02月08日
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  • 路径规划算法:基于鸽群优化的路径规划算法- 附代码

    摘要:本文主要介绍利用智能优化算法鸽群算法来进行路径规划。 鸽群算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/109774886 1.1 环境设定 在移动机器人的路径优化中,每个优化算法的解代表机器人的一条运动路径。优化算法会通过优化计算在众多路径中找出一条最

    2024年02月08日
    阅读 45
  • 【启发式算法】灰狼优化算法【附python实现代码】

    写在前面: 首先感谢兄弟们的订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌。 路虽远,行则将至;事虽难,做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力,脚踏实地,埋头苦干,积跬

    2024年02月16日
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  • 粒子群优化算法(PSO)附代码

    粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种经典的群智能算法,该算法灵感源自于鸟类飞行和觅食的社会活动,鸟群通过个体之间的信息交互来寻找全局最优点。PSO算法具有原理简单、较少的参数设置和容易实现等优点,因此近年来受到学者们的广泛关注和研究。 粒子

    2024年01月29日
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  • 雪花算法使用以及优化问题 附代码

    话不多说上代码 将该类放置在你的 Java 项目源代码目录中; 创建 Snowflake 实例,并传入数据中心ID和机器标识ID: 调用 nextId() 方法生成下一个ID: 将生成的ID用作你的业务对象ID,可以使用 long 类型存储。 在使用时,需要确保数据中心ID和机器标识ID是唯一的,以避免生成重复

    2024年02月02日
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  • 翻筋斗觅食海鸥优化算法-附代码

    摘要:针对基本海鸥优化算法(SOA)在处理复杂优化问题中存在低精度、慢收敛和易陷入局部最优的不足,提出了一种基于翻筋斗觅食策略的SOA算法(SFSOA)。该算法首先采用基于倒S型函数的控制参数A非线性递减策略更新海鸥个体的位置,以改善个体的质量和加快收敛速度;引入

    2024年02月07日
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  • 智能优化算法应用:基于社交网络算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用社交网络算法进行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

    2024年02月20日
    阅读 55
  • 智能优化算法应用:基于风驱动算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用风驱动算法进行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

    2024年02月04日
    阅读 41
  • 智能优化算法应用:基于白冠鸡算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用白冠鸡算法进行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

    2024年02月01日
    阅读 69
  • 智能优化算法应用:基于北方苍鹰算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用北方苍鹰算法进行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

    2024年02月03日
    阅读 62
  • 智能优化算法应用:基于人工蜂鸟算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用人工蜂鸟算法进行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

    2024年02月03日
    阅读 42
  • 智能优化算法应用:基于材料生成算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用材料生成算法进行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

    2024年02月03日
    阅读 55
  • 智能优化算法应用:基于混沌博弈算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用混沌博弈算法进行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

    2024年02月04日
    阅读 40
  • 智能优化算法应用:基于鹰栖息算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用鹰栖息算法进行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

    2024年01月30日
    阅读 43
  • 智能优化算法应用:基于猎食者算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用猎食者算法进行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

    2024年02月02日
    阅读 49
  • 智能优化算法应用:基于饥饿游戏算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

    摘要:本文主要介绍如何用饥饿游戏算法进行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

    2024年01月31日
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  • 【群智能算法改进】一种改进的白鲸优化算法 改进白鲸优化算法 改进后的EBWO[1]算法【Matlab代码#40】

    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

    2024年02月09日
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