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算法教程

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当前目录 204 个算法 · 已发布 197 篇教程
类目 全部 评价与决策分析 预测与时间序列 数学统计与计量金融 机器学习（监督学习） 聚类与降维（无监督） 深度学习与时序网络 自然语言处理（NLP） 异常检测 优化与多目标（智能优化） 灰色系统与模糊理论 可解释性与 AutoML 工具类(可视化,公式识别)及工具箱 计算机CV类
No.178 可在线阅读

Cuckoo-布谷鸟搜索

布谷鸟搜索（Cuckoo Search, CS）是一类面向连续空间数值优化的群智能算法。本项目中的实现位于 Cuckoo-布谷鸟搜索/core/cuckoo.py，采用标准连续型 CS 框架：以巢穴（nest）表示候选解，通过 Lévy 飞行产生全局扰动，并结合弃巢概率 pa …

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No.179 可在线阅读

DA-蜻蜓优化

蜻蜓优化算法（Dragonfly Algorithm, DA）是一类面向连续空间优化的群智能方法，通过模拟蜻蜓群体的分离、对齐、聚合、觅食与避敌行为构建搜索动力学。本项目的核心实现位于 DA-蜻蜓优化/core/darunner.py，用于单目标连续优化；同时支持三类问题输入：…

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No.180 可在线阅读

DE-差分进化

差分进化（Differential Evolution, DE）是一类面向连续变量优化的群体智能算法，其核心思想是利用种群个体之间的差分向量构造搜索方向。本项目的实现位于 DE-差分进化/core/de.py，明确采用经典 DE/rand/1/bin 策略，即“随机基向量 + …

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No.181 可在线阅读

DMOA-侏儒獴优化

侏儒獴优化算法（Dwarf Mongoose Optimization Algorithm, DMOA）是一类面向连续变量优化的群智能方法，通过模拟侏儒獴群体中的领导觅食、侦察搜索、育幼保姆与群体迁移行为实现全局寻优。本项目的实现位于 DMOA-侏儒獴优化/core/dmoar…

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No.182 可在线阅读

EO-平衡优化

平衡优化算法（Equilibrium Optimizer, EO）是一类受质量平衡模型启发的连续优化方法，通过构造 equilibrium pool 并围绕平衡状态更新粒子浓度来实现全局寻优。本项目的实现位于 EO-平衡优化/core/calculator.py，明确参考 Ma…

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No.183 可在线阅读

EWOA-改进鲸鱼优化

改进鲸鱼优化算法（Enhanced Whale Optimization Algorithm, EWOA）是在标准鲸鱼优化算法（WOA）基础上引入 Pool 机制、迁移子群与重尾随机参数的连续单目标优化方法。本项目的核心实现位于 EWOA-改进鲸鱼优化/core/ewoacal…

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No.184 可在线阅读

FA-萤火虫算法

萤火虫算法（Firefly Algorithm, FA）是一类模拟萤火虫相互吸引行为的连续优化方法。本项目的实现位于 FA-萤火虫算法/core/facalculator.py，采用经典单目标连续型 FA：按适应度对个体排序，较差个体依次向更优个体靠近，并叠加随机扰动项；同时支…

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No.185 可在线阅读

FDA-流向算法

流向算法（Flow Direction Algorithm, FDA）是一类模拟流体在势差驱动下寻找下降方向的连续优化方法。本项目的实现位于 FDA-流向算法/core/fdacalculator.py，面向单目标连续优化，支持内置基准函数、自定义表达式目标以及上传数据代理优化…

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No.186 可在线阅读

GA-遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一类模拟自然选择与遗传机制的群体优化方法。本项目的核心实现位于 GA-遗传算法/core/gacalculator.py，面向连续变量单目标优化，支持锦标赛/轮盘赌选择、算术交叉、非均匀变异、精英保留、多次独立运行统计以及…

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No.187 可在线阅读

GOA-蝗虫优化

蝗虫优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GOA）是一类通过模拟蝗虫群体社会相互作用实现全局寻优的连续优化方法。本项目的核心实现位于 GOA-蝗虫优化/core/goa.py，并由 core/goacalculator.py 封装为桌…

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No.188 可在线阅读

GSA-引力搜索

引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm, GSA）是一类受牛顿万有引力定律启发的群体优化方法。在本项目中，核心实现位于 GSA-引力搜索/core/gsa.py，UI 层通过 ui/uploadwidget.py 进一步封装了内置测试函数和上…

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No.189 可在线阅读

GTO-大猩猩优化

大猩猩优化算法（Gorilla Troops Optimization, GTO）是一类模拟大猩猩群体迁移、竞争和跟随银背行为的群智能方法。本项目的核心实现位于 GTO-大猩猩优化/core/gto.py，基准函数批量运行与结果汇总由 core/gtorunner.py 完成；…

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