水母优化算法求解约束问题超全代码

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水母优化算法是一种仿生智能优化算法，其灵感来源于水母在海洋中的自然行为。一、算法原理水母优化算法模拟了水母在寻找食物和避免障碍物时的行为策略，通过迭代搜索来寻找最优解。该算法将优化问题转化为水母在解空间中的搜索行为，利用水母的群体行为特性，如扩散、聚集和协同等，来寻找全局最优解。二、算法步骤定义问题和参数：明确优化问题的目标函数和约束条件，设置算法参数，如水母个体数量、最大迭代次数、水母感知范围等。初始化种群：随机生成一组初始解作为种群，每个解代表一个可能的最优路径或解。评估适应度：根据目标函数计算每个解的适应度值，适应度值反映了解的质量。更新位置和速度：对于每个水母，根据其当前位置和速度，以及感知范围内的邻居水母信息，利用一定的策略来更新其位置和速度。选择最优解：根据适应度值选择最优的水母个体作为当前最优解。判断终止条件：如果达到最大迭代次数或满足终止条件，则结束算法；否则返回步骤4，继续迭代搜索。三、算法特点全局搜索能力强，鲁棒性好，易于实现，水母优化算法在多个领域都有广泛的应用如机器人路径规划，多目标优化问题、生产调度等。特别是在机器人路径规划领域。

# Jellyfish Search (JS) (JS Chou and DN Truong, 2021) A novel metaheuristic optimizer inspired by behavior of Jellyfish in ocean. # Algorithm: The proposed optimization algorithm is based on three idealized rules: 1. Jellyfish either follow the ocean current or move inside the swarm, and a “time control mechanism” governs the switching between these types of movement. 2. Jellyfish move in the ocean in search of food. They are more attracted to locations where the available quantity of food is greater. 3. The quantity of food found is determined by the location and its corresponding objective function. # Results:

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