Tree-Seed Algorithm (TSA) 是最近提出的一种基于群体的启发式搜索算法，用于解决连续优化问题。 在 TSA 中，树和种子代表优化问题的可能解决方案。 树木种群称为林分，林分中的树木数量是 TSA 的控制参数（在群体智能或进化计算算法中称为种群大小）。 TSA 中有两个特殊的控制参数，它们的名称是搜索趋势-ST 和将为每棵树产生的种子数-NS。 详情： http : //mskiran.kisisel.selcuk.edu.tr/tsa/
2022-08-23 17:13:28
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受生物神经系统和人工神经网络 (ANN) 的启发，提出了一种新的元启发式优化算法来解决复杂的优化问题。 所提出的方法称为神经网络算法 (NNA)，它是基于 ANN 的独特结构开发的。 NNA 受益于 ANN 及其运算符的复杂结构，以生成新的候选解决方案。
2022-05-11 14:45:33
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受生物神经系统和人工神经网络 (ANN) 的启发，提出了一种新的元启发式优化算法来解决复杂的优化问题。 所提出的方法称为神经网络算法 (NNA)，它是基于 ANN 的独特结构开发的。 NNA 受益于 ANN 及其运算符的复杂结构，以生成新的候选解决方案。
2021-10-16 15:58:06
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类电磁机制算法是一种新型的基于种群的随机全局优化算法，主要用于求解连续优化问题。该算法的主要思路是利用了电磁学中空间粒子之间存在相互的吸引力和排斥力的思想，种群中可行解个体按照电磁力的方向移动，向最优解靠近。该源码是该算法创立者S. Ilker Birbil开发的。
2019-12-21 20:19:48
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