energy valley optimizer: a novel metaheuristic algorithm for global and engi

"能量谷优化器"是一种全局和功程优化的新型元启发式算法。该算法结合了能量谷和优化器的思想，旨在寻找系统的最佳解决方案，从而提高能源利用效率和系统性能。能量谷优化器采用多种启发式搜索和优化机制，能够有效地克服传统优化算法在全局搜索和局部最优解方面的局限性。

这种算法的设计灵感来源于自然界中的能量谷，能够迅速而有效地搜索系统的最佳状态。能量谷优化器通过模拟自然界中的能量分布和传播过程，采用多种搜索策略和调整机制，能够快速收敛到系统的最优解。该算法具有较强的全局搜索能力，在处理复杂的能源系统优化问题时能够更好地找到全局最优解。

与传统的优化算法相比，能量谷优化器具有更高的搜索效率和更好的收敛性能。在工程优化问题中，该算法能够有效地克服局部最优解的困扰，找到更为合理的解决方案。因此，能量谷优化器在全局和工程优化领域具有广阔的应用前景，可以为能源系统的优化设计和运行提供更好的支持。通过不断改进和优化，能量谷优化器将成为未来能源系统优化的重要算法工具，对提高系统效率和性能具有重要意义。

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dandelion optimizer: a nature-inspired metaheuristic algorithm for engineeri

蒲公英优化器是一种富有自然灵感的元启发式算法，适用于工程领域。这个优化器的灵感来源于自然界中的蒲公英。

蒲公英优化器采用了蒲公英的独特繁衍方式。蒲公英的种子具有轻盈的特点，通过风力将种子传播到其他地方，以便繁衍后代。同样地，蒲公英优化器中的解空间被看作是种子的分布，优化问题的解通过模拟种子群体的传播来寻找最优解。算法通过不断迭代的方式，模拟种子在解空间中的飘散和聚集过程，以寻找全局最优解。

蒲公英优化器相对于其他优化算法的优势在于其出色的全局搜索能力。由于蒲公英种子的传播特性，蒲公英优化器能够在解空间中更广泛地进行搜索，避免陷入局部最优解。此外，蒲公英优化器还具有较好的收敛性，能够在较短的时间内找到近似最优解。

蒲公英优化器在工程领域有广泛的应用。它可以应用于各种优化问题，例如工程设计、电力系统优化、机器学习算法参数优化等。通过将问题转化为适当的数学模型，并使用蒲公英优化器进行求解，可以得到更好的优化结果。

总之，蒲公英优化器是一种自然灵感的优化算法，具有优秀的全局搜索能力和较好的收敛性。它在工程领域具有广泛的应用前景，帮助优化工程问题的解决，提高系统性能和效率。

a novel hybrid metaheuristic based on augmented grey wolf optimizer and cuck

最近，研究人员开发了一种基于增强灰狼优化器和布谷鸟算法的新型混合元启发式方法。这种方法采用了两种优化算法的优点，综合了它们的优势，以获得更高的求解效率和更优的解决方案。

增强灰狼优化器是一种近年来提出的优化算法，它是对传统灰狼优化器的一种改进，可以更好地处理较大规模的优化问题。布谷鸟算法则是一种新兴的优化算法，它源于自然界中布谷鸟的行为，通过模拟布谷鸟的觅食和觅食策略，来解决优化问题。

该新型混合元启发式方法利用增强灰狼优化器对群体中的灰狼进行优化，同时引入了布谷鸟算法中的“污点布谷鸟”策略来寻找全局最优解。具体来说，该方法首先利用增强灰狼优化器对种群进行初始化，然后运用布谷鸟算法中的“污点布谷鸟”策略来通过搜索空间的随机化和多样性来增强解决方案的全局搜索能力。最后，它使用增强灰狼优化器来进行局部优化，从而产生更优的解决方案。

实验结果表明，该新型混合元启发式方法在解决多个标准测试函数和实际优化问题时表现良好。它在解决问题时具有较高的搜索精度和速度，和更优的解决方案。因此，该新型混合元启发式方法可用于多种实际应用，例如集成电路设计、组合优化和机器学习等领域。