Advertisement

改良版䲟鱼优化算法（Enhanced Remora Optimization Algorithm，EROA）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：EROA是一种改进的计算智能技术，借鉴了䲟鱼附着和游动的独特行为。通过增强搜索能力和加速收敛过程，EROA在解决复杂优化问题上表现出色。 䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm, ROA）是2021年提出的一种元启发式优化方法，其灵感来源于海洋中䲟鱼的寄生行为。作为海洋中最聪明的鱼类之一，为了免受敌人的侵扰并节省体力，䲟鱼会依附在旗鱼、鲸鱼或其他生物上觅食。算法以䲟鱼依附于旗鱼（Swordfish Optimization Algorithm, SFO）和鲸鱼（Whale Optimization Algorithm, WOA）为例进行说明。 因此，ROA借鉴了SFO和WOA的部分更新规则，用于全局和局部的位置调整。此外，为了确定是否需要更换宿主，䲟鱼会在当前宿主体周围进行小范围移动以积累经验；如果不需要更换，则继续在现有宿主附近觅食。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 改良版䲟鱼优化算法（Enhanced Remora Optimization Algorithm，EROA）
    优质
    简介：EROA是一种改进的计算智能技术，借鉴了䲟鱼附着和游动的独特行为。通过增强搜索能力和加速收敛过程，EROA在解决复杂优化问题上表现出色。 䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm, ROA）是2021年提出的一种元启发式优化方法，其灵感来源于海洋中䲟鱼的寄生行为。作为海洋中最聪明的鱼类之一，为了免受敌人的侵扰并节省体力，䲟鱼会依附在旗鱼、鲸鱼或其他生物上觅食。算法以䲟鱼依附于旗鱼（Swordfish Optimization Algorithm, SFO）和鲸鱼（Whale Optimization Algorithm, WOA）为例进行说明。 因此，ROA借鉴了SFO和WOA的部分更新规则，用于全局和局部的位置调整。此外，为了确定是否需要更换宿主，䲟鱼会在当前宿主体周围进行小范围移动以积累经验；如果不需要更换，则继续在现有宿主附近觅食。
     
  • 修改版䲟鱼优化算法（Modified Remora Optimization Algorithm, MROA）
    优质
    修改版䲟鱼优化算法(MROA)是对自然䲟鱼吸附行为的模拟与改进，旨在提升搜索效率和求解精度，在复杂问题求解中展现出优越性能。 䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm, ROA）是2021年提出的一种元启发式优化算法，其灵感来源于海洋中䲟鱼的寄生行为。作为海洋中最聪明的鱼类之一，为了免受敌人的入侵并节省体力，䲟鱼会选择附着在旗鱼、鲸鱼或其他生物上觅食。算法借鉴了旗鱼（Swordfish Optimization Algorithm, SFO）和鲸鱼（Whale Optimization Algorithm, WOA）的行为模式，并结合了这两种方法的部分更新公式来进行全局和局部的位置更新。 此外，在决定是否需要更换宿主时，䲟鱼会在当前宿主体周围进行小范围移动以积累经验。如果不需要更换宿主，则继续在该宿主附近觅食。
     
  • 改良版沙猫群优化算法（Enhanced Sand Cat Swarm Optimization, ESSCO）
    优质
    ESSCO是一种改进型的沙猫群优化算法，通过引入新的搜索策略和参数自适应调整机制，增强了算法的探索能力和收敛速度，在多个测试函数上表现出优越性能。 沙猫群优化算法（Sand Cat Swarm Optimization, SCSO）的灵感来源于自然界中沙猫的行为模式。沙猫具有捕捉低频噪声的能力，无论猎物是在地面上还是地下，它都能够迅速定位并捕获它们。基于这一特性，SCSO 算法模拟了两种主要行为：搜寻和攻击猎物。尽管在自然环境中沙丘猫通常是独立生活的动物，在算法设计中假设这些沙猫是群体活动的，以此来体现种群智能的概念。
     
  • 改进型智能算法：金枪鱼群优化算法(tuna swarm optimization algorithm)
    优质
    简介：金枪鱼群优化算法是一种创新性智能计算方法，模仿金枪鱼群的行为模式，旨在解决复杂优化问题。相较于传统算法，此方法展现出更强的全局搜索能力和更快的收敛速度，在多个领域具有广泛应用潜力。 分享了金枪鱼群优化算法（Tuna Swarm Optimization Algorithm）的源代码及其原文，亲测有效。
     
  • 改良版鲸鱼优化算法(IWOA)
    优质
    改良版鲸鱼优化算法（IWOA）是对经典的鲸鱼优化算法进行改进和优化后的智能计算方法，旨在提高求解复杂问题的能力与效率。 定义函数BILSTM_AT用于实现双向LSTM加上注意力机制的模型： ```python def BILSTM_AT(x, hidden_nodes0, hidden_nodes, input_features, output_class): x_reshape = tf.reshape(x , [-1, 1,input_features]) # 对输入进行重塑 with tf.variable_scope(BILSTM): rnn_cellforword = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes0), tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes0)]) rnn_cellbackword = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes), tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_nodes)]) outputs, _= tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(rnn_cellforword, rnn_cellbackword, x_reshape, dtype=tf.float32) ``` 注意，上述代码片段中缺少了`tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()`的完整调用。这里补充完整： ```python outputs, _ = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw=rnn_cellforword, cell_bw=rnn_cellbackword, inputs=x_reshape, dtype=tf.float32) ``` 这个函数首先对输入数据进行重塑，然后定义了前向和后向的LSTM单元，并通过`tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()`执行双向RNN操作。
     
  • Pelican Optimization Algorithm (POA)_鹈鹕优化算法
    优质
    鹈鹕优化算法（POA）是一种受自然界鹈鹕捕猎策略启发的新型元启发式优化技术，在解决复杂优化问题方面展现出卓越效能。 鹈鹕优化算法（POA）是一种新的自然启发式算法。该算法的设计灵感来源于鹈鹕在捕猎过程中的行为模式。在POA框架内，搜索代理被视作正在寻找食物来源的鹈鹕。为此，提出了一种用于解决优化问题的数学模型来描述和实现这一过程。
     
  • 蚱蜢优化算法(Grasshopper-Optimization-algorithm-master).zip
    优质
    蚱蜢优化算法是一个模拟自然界蚱蜢行为的新型元启发式计算方法，适用于解决复杂的优化问题。该压缩包包含相关代码和文档资料。 简介：蝗虫算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GOA）是由Saremi等人在2017年提出的一种元启发式仿生优化算法。该算法具有高效的搜索能力和快速的收敛速度，同时其特有的自适应机制能够很好地平衡全局和局部搜索过程，从而实现较高的寻优精度。 内容：GOA蝗虫优化算法用于测试单峰和多峰函数。
     
  • 基于改良鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化.pdf
    优质
    本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的方法，旨在提升无线传感器网络（WSN）的节点覆盖率和能耗效率，增强了网络性能与稳定性。 本段落探讨了一种基于改进鲸鱼优化算法的无线传感器网络（WSN）覆盖优化方法。通过引入新的搜索策略对原算法进行改进，提高了其在复杂环境下的适应性和寻优能力，进而提升了WSN节点部署的有效性与稳定性，增强了系统的整体性能和可靠性。
     
  • 改良版土狼优化算法
    优质
    改良版土狼优化算法是一种基于自然界的群智能算法，通过模拟土狼捕猎行为来解决复杂优化问题。该版本在原基础上进行了改进和增强，提高了搜索效率与全局寻优能力，在多个应用场景中展现出优越性能。 2018年IEEE进化计算大会（CEC）提出了一个新的全局优化问题的启发式算法——土狼优化算法（COA）。该算法由Juliano Pierezan和Leandro dos Santos Coelho提出，是一种受自然启发的元启发式算法，用于解决全局优化问题。
     
  • 【算法优化】改良版LMS算法.md
    优质
    本文介绍了对经典LMS（Least Mean Squares）算法进行改进的研究成果，通过实验验证了改良版本在性能上的提升。 【优化算法】改进型的LMS算法 本段落主要介绍了一种对传统最小均方（LMS）算法进行改进的方法。通过分析原算法在实际应用中的不足之处，提出了一系列有效的优化策略，旨在提高学习速率、减少计算复杂度并增强系统的鲁棒性。文中详细阐述了这些新方法的工作原理，并通过实验对比展示了其相对于原始版本的优势。 关键词：最小均方(LMS)；自适应滤波器；算法改进 正文部分： 1. 引言 - 简述LMS算法的基本概念及其广泛的应用场景。 - 概括目前该领域研究的主要挑战以及对现有技术的评价。 2. 改进型LMS算法的设计思路 - 分析传统方法存在的问题，如收敛速度慢、稳态误差大等。 - 提出针对性解决方案，并解释其背后的理论依据和技术细节。 3. 实验验证与结果分析 - 通过一系列实验测试改进后算法的性能表现。 - 对比不同参数设置下的效果差异以及与其他同类方法之间的优劣对比。 4. 结论及未来工作展望 - 总结本段落的主要贡献，强调所提方案的实际应用价值。 - 讨论潜在的研究方向，并指出可能面临的挑战。