文章目录
- 袋獾优化算法（TDO）详解：从生物智能到优化引擎
- 1 算法概述与生物基础
- 1.1 算法背景与起源
- 1.2 袋獾的生物学特性与觅食行为
- 1.3 算法基本思想与核心概念
- 1.4 算法与生物行为的对应关系
- 2 算法原理与数学模型
- 2.1 基本概念与符号定义
- 2.2 探索阶段：腐肉觅食数学模型
- 2.3 开发阶段：猎物捕食数学模型
- 2.3.1 猎物选择与攻击
- 2.3.2 猎物追逐与捕食
- 2.4 算法流程与伪代码
- 3 算法实现与代码解析
- 3.1 MATLAB完整实现
- 3.2 Python完整实现
- 3.3 代码详细解析
- 3.4 参数设置与调优建议
- 4 算法改进与变体
- 4.1 基本TDO算法的局限性
- 4.2 自适应权重改进TDO
- 4.3 多目标TDO算法
- 4.4 混合TDO算法
- 4.4.1 TDO与粒子群混合算法
- 4.4.2 TDO与遗传算法混合
- 4.5 改进TDO算法性能对比
- 5 应用案例与实战
- 5.1 函数优化测试
- 5.2 路径规划应用
- 5.3 神经网络参数优化
- 5.4 实际应用效果分析
- 6 总结与展望
- 6.1 算法优势与局限总结
- 6.2 未来研究方向
- 6.3 实用建议与应用前景
文章概述：
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