近两年最新智能优化算法资源文件介绍

本资源文件汇集了近两年内最新的智能优化算法，这些算法具有高创新性，并且可以与预测和优化模型进行融合，非常适合用于撰写小论文。资源中包含了详细的算法介绍以及MATLAB代码实现，方便用户快速理解和应用。

资源内容

1. 算法介绍：
   • 双曲正弦余弦优化算法 (Sinh Cosh Optimizer, SCHO)
   • 杨氏双缝实验优化器 (YDSE Optimizer)
   • 能量谷优化算法 (Energy valley optimizer, EVO)
   • 减法优化器 (Subtraction-Average-Based Optimizer, SABO)
   • 鹦鹉优化器 (Parrot Optimizer, PO)
   • PID搜索算法 (PID-based search algorithm, PSA)
   • 季节优化算法 (Seasons optimization algorithm, SOA)
   • 霸王龙优化算法 (Tyrannosaurus optimization algorithm, TROA)
   • 技能优化算法 (Skill Optimization Algorithm, SOA)
   • 三角拓扑聚合优化器 (TTAO)
   • 局部强化优化器 (Partial Reinforcement Optimizer, PRO)
   • 成吉思汗鲨鱼优化器 (Genghis Khan shark optimizer, GKSO)
2. MATLAB代码实现：
   • 每个算法都附带了详细的MATLAB代码，用户可以直接下载并运行，快速验证算法的有效性。

适用人群

• 研究智能优化算法的学者和研究人员
• 需要撰写相关领域小论文的学生和科研人员
• 对最新优化算法感兴趣的技术爱好者

使用方法

1. 下载资源文件。
2. 根据需要选择相应的算法介绍和代码。
3. 在MATLAB环境中运行代码，验证算法效果。
4. 根据算法介绍和代码实现，撰写相关论文或进行进一步研究。

注意事项

• 请确保MATLAB环境已正确配置，以便顺利运行代码。
• 代码仅供参考，用户可根据实际需求进行修改和优化。

希望本资源文件能为您的研究和论文撰写提供有力支持！

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