【智能算法】基于黄金正弦和混沌映射思想的改进减法优化器算法

减法优化器(Subtraction-Average-Based Optimizer,SABO)是2023年刚出的智能优化算法。目前知网中文期刊基本搜不到,并且可以遇见未来一年文章也很少。SABO算法原理简单,算上初始化粒子,总共不超过6个公式。但是SABO的寻优效果却非常好。SABO设计的基本灵感来自数学概念,如平均值、搜索代理位置的差异以及目标函数的两个值的差异符号。正在为您运送作品详情

基于黄金正弦和混沌映射思想改进减法优化器,改进的效果非常好!!并将其与蜣螂优化算法(DBO)和灰狼算法(GWO)进行比较,这两个都是非常新的代码。是的没错,本代码包含三个部分:①改进的减法优化器算法②蜣螂算法③灰狼算法

参考文献:《Subtraction-Average-Based Optimizer: A New Swarm-Inspired Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems》《多策略协同的改进鲸鱼优化算法_柴岩》《多策略融合的改进哈里斯鹰算法及其路径规划应用_黄志锋》《基于混合策略改进鲸鱼优化算法的模糊时间序列模型_汪涛》

数据分析与预测/数学建模竞赛数据分析题(数学建模竞赛懒人包/数学建模竞赛常用和创新代码全家桶/基于RBF径向基神经网络的多变量回归/基于VMD(变分模态分解)-SSA(麻雀搜索算法优化)-LSTM/基于EMD(经验模态分解)-KPCA(核主成分分析)-LSTM/基于减法平均优化器优化算法(SABO)-极限学习机(ELM)/基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络/基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法(SCSSA)-CNN-BiLSTM(双向长短期记忆网络)/基于LSTM-Adaboost/基于北方苍鹰算法(NGO)优化长短期记忆网络(LSTM)/CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测/基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM/基于算术优化算法(AOA)优化参数的随机森林(RF)六分类机器学习/基于PSO-Lssvm/基于多层前馈神经网络多输入二分类/基于分解法的周期性时间序列预测/基于ARIMA的差分平稳化时间序列预测/移动平均法+指数平滑法时间序列预测)高质量matlab代码【不断更新】
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