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dobear_0922 2008-04-08 02:19:23

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dobear_0922 2008-04-08

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Tianlesoftware Oracle 学习手册（v1.0）

2024年12种新算法在CEC2021测试集测试内容概要：本文档主要介绍了2024年12种新型智能优化算法在CEC2021基准测试集上的性能测试与应用研究，涵盖算法包括海市蜃楼优化算法（MSO）、冠豪猪优化算法（CPO）、角蜥优化算法（HLOA）、牛顿-拉夫逊算法（NRBO）等，并结合Matlab代码实现，展示了这些算法在无人机路径规划、参数优化、故障诊断、电力系统调度等多个工程领域的实际应用效果。同时，文档还汇总了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真案例，涉及智能算法优化、机器学习、深度学习、路径规划、电力系统、信号处理等多个方向，旨在为科研人员提供全面的技术支持与资源参考。; 适合人群：具备一定编程基础，从事智能优化算法、电力系统、自动化控制、人工智能等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①评估新型智能优化算法在标准测试函数上的收敛性与稳定性；②将优化算法应用于复杂工程问题的建模与求解，如路径规划、参数辨识、负荷预测、微电网调度等；③结合Matlab代码快速复现高水平论文中的仿真模型，提升科研效率。; 阅读建议：建议读者按照文档结构系统性地学习各类算法原理与代码实现，重点关注算法在CEC2021测试集上的表现对比，并结合具体应用场景进行调试与改进；同时可利用提供的网盘资源获取完整代码与数据，辅助完成科研项目或论文复现工作。

食肉植物算法carnivorous plant algorithm

层次聚类，层次聚类和树状图（WPGMA和UPGMA方法）（Matlab代码实现）

harperxiao_text-mining_29416_1770568072873.zip

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