美洲狮优化算法(Puma Optimizar Algorithm ,POA)求解机器人栅格地图最短路径规划(提供MATLAB代码)
一、美洲狮优化算法
美洲狮优化算法(Puma Optimizar Algorithm ,POA)由Benyamin Abdollahzadeh等人于2024年提出,其灵感来自美洲狮的智慧和生活。在该算法中,在探索和开发的每个阶段都提出了独特而强大的机制,这提高了算法对各种优化问题的性能。此外,该算法还提出了一种新型的智能机制,即相变的超启发式机制(PI),使用这种机制,PO算法可以在优化操作期间执行相变操作,并平衡探索和开发,同时探索和开发都会根据问题的性质自动调整。2024最新算法:美洲狮优化算法(Puma Optimizar Algorithm ,POA)求解23个基准函数(提供MATLAB代码)-CSDN博客
参考文献:
[1]Abdollahzadeh, B., Khodadadi, N., Barshandeh, S. et al. Puma optimizer (PO): a novel metaheuristic optimization algorithm and its application in machine learning. Cluster Comput (2024). Puma optimizer (PO): a novel metaheuristic optimization algorithm and its application in machine learning | Cluster Computing
二、部分代码
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三、部分结果
四、完整MATLAB代码
美洲狮优化算法(Puma Optimizar Algorithm ,POA)求解机器人栅格地图最短路径规划
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