鹈鹕优化算法 (poa)

鹈鹕优化算法（POA）是一种新颖的优化算法，它模拟了鹈鹕在觅食时的行为。鹈鹕在觅食时会扩大视野，在视野内寻找食物，当它们发现有食物时，它们会向着食物靠近，并试图将其吞噬。基于这种行为，POA将优化问题转化为搜索最优解的过程。POA的优势在于它能够避免陷入局部最优解，同时具有较高的收敛速度和精度。它对于求解复杂的非线性、非凸优化问题，如特征选择、神经网络训练等具有较好的效果。POA的流程包括初始化种群、计算适应度、更新群体、选择粒子等步骤。POA通常会与其他算法结合使用，如遗传算法、粒子群算法等，以提高优化效果和稳定性。