Advertisement

斑点鬣狗优化器（SHO）- MATLAB开发版本

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

简介：
简介：斑点鬣狗优化器（SHO）是一款基于MATLAB开发的新型元启发式算法工具，模仿了非洲草原上斑点鬣狗的社会行为和觅食策略，适用于解决复杂优化问题。 Spotted Hyena Optimizer (SHO) 的灵感来源于斑点鬣狗的生物学行为。该算法的主要概念基于斑点鬣狗的社会关系及其协作行为。SHO 包括三个基本步骤：搜索猎物、包围猎物以及攻击猎物，这些步骤均经过数学建模和实现。“斑点鬣狗优化器：一种用于工程应用的新生物启发式元启发技术”是与此算法相关的论文，作者为 Gaurav Dhiman 和 Vijay Kumar。该论文发表于《工程软件进展》期刊第 114 卷（2017年），页码为 48-70。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 斑点鬣狗优化器（SHO）- MATLAB开发版本
    优质
    简介：斑点鬣狗优化器（SHO）是一款基于MATLAB开发的新型元启发式算法工具，模仿了非洲草原上斑点鬣狗的社会行为和觅食策略，适用于解决复杂优化问题。 Spotted Hyena Optimizer (SHO) 的灵感来源于斑点鬣狗的生物学行为。该算法的主要概念基于斑点鬣狗的社会关系及其协作行为。SHO 包括三个基本步骤：搜索猎物、包围猎物以及攻击猎物，这些步骤均经过数学建模和实现。“斑点鬣狗优化器：一种用于工程应用的新生物启发式元启发技术”是与此算法相关的论文，作者为 Gaurav Dhiman 和 Vijay Kumar。该论文发表于《工程软件进展》期刊第 114 卷（2017年），页码为 48-70。
  • 基于斑点鬣狗算法的LSSVM参数优化及PSO-LSSVM回归预测方法研究
    优质
    本文提出了一种结合斑点鬣狗算法与最小二乘支持向量机（LSSVM）的方法，并通过粒子群优化进一步改善，以实现更优的参数配置和回归预测性能。 为了提高最小二乘支持向量机（LSSVM）的回归预测准确性，研究者对LSSVM中的惩罚参数和核函数参数使用斑点鬣狗算法进行优化，并结合粒子群优化（PSO）技术形成了一种新的模型——基于斑点鬣狗优化的PSO-LSSVM回归预测模型。 随着机器学习领域的快速发展，最小二乘支持向量机（LSSVM）因其在处理非线性问题上的优势和良好的泛化能力，在分类与回归任务中得到了广泛的应用。然而，其性能显著依赖于参数的选择。因此，如何优化惩罚参数和核函数参数以提升模型的预测精度成为研究的重要课题。 斑点鬣狗算法是一种模拟自然界中猎食行为的新型群体智能搜索方法，具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度，在处理复杂非线性问题上表现出色。将其应用于LSSVM中的参数优化能够显著提高模型性能。 粒子群优化（PSO）通过模仿鸟类觅食的行为来寻找最优解，并且在连续空间中进行高效的局部搜索和迭代更新，适用于解决多种类型的优化任务。当与LSSVM结合时，可以形成一种有效的回归预测模型——PSO-LSSVM。 基于斑点鬣狗算法的全局搜索能力和粒子群优化的高效局部调整能力，研究者提出了一种新的LSSVM参数优化策略：首先利用斑点鬣狗算法进行全局范围内的参数探索；然后将找到的最佳参数应用于PSO-LSSVM模型中。这种方法不仅提升了初始参数的选择效率和准确性，还通过进一步精细调节提高了预测性能。 为了验证这一新方法的有效性，研究者使用Matlab编写了相应的代码，并进行了多个标准测试集上的实验。结果表明，在各种回归任务中的表现均优于传统的LSSVM及其他单一优化算法的改进版本。这证明该模型能够有效结合斑点鬣狗和PSO的优点，增强预测准确性和泛化能力。 这项研究不仅为LSSVM参数选择提供了新的视角与方法论，并且对其他机器学习模型的优化也具有借鉴意义。未来的研究可以进一步探索如何提升和完善斑点鬣狗算法以及与其他技术相结合的应用策略，以期在更广泛的场景中提高机器学习系统的整体性能。
  • 斑点检测-MATLAB开发
    优质
    斑点检测-MATLAB开发项目专注于利用MATLAB软件进行图像处理和分析，旨在自动识别并标记各种类型的斑点特征，适用于医学影像、材料科学等多个领域。 标题中的“blob:斑点-MATLAB开发”表明这是一个与MATLAB编程相关的项目，主要涉及图像处理中的“斑点”检测或分析。在MATLAB中，“斑点”可能指的是图像中的特定特征，如噪声、像素集簇或者目标物体。这个项目可能是为了开发一个工具或算法来识别、追踪或者消除图像中的斑点。 描述只包含了一个词“斑点”，这可能是项目的中心概念，意味着我们将探讨如何在MATLAB环境中处理图像中的斑点问题。这可能包括了斑点检测、分割、特征提取，甚至可能涉及到对视频序列中运动轨迹的分析。 在MATLAB中处理斑点时通常会用到其内置的图像处理工具箱。这个工具箱提供了各种函数，如滤波器（例如高斯滤波和中值滤波）用于平滑图像以减少噪声；边缘检测算法（例如Canny和Sobel算子），用来识别边界特征；以及区域生长、阈值分割等方法来确定斑点的范围。此外，还可能涉及到小波分析或者形态学操作，比如膨胀或腐蚀，来进一步处理斑点。 “blob.zip”是项目文件的名字，通常包含了项目的源代码、数据集和README文档等相关资源。“Blob”在计算机视觉领域指大块相似像素集合，这暗示着该项目涉及对图像中的连通组件进行分析。这种分析常用于识别并量化特定形状或对象。 实际操作中需要解压“blob.zip”，查看里面的MATLAB脚本和数据文件。这些脚本可能包含了一系列函数如imread读取图像、imfilter执行滤波处理，以及使用bwlabel标记连通组件等。此外还有regionprops计算斑点属性，比如面积与位置。 这个项目专注于利用MATLAB进行图像中的斑点分析，涵盖了从预处理到特征提取的整个流程。通过理解和运行提供的代码可以学习到MATLAB在图像处理领域的强大功能，并掌握解决实际问题的方法。对于希望提升自己在MATLAB中应用图像处理技能的人来说，这是一个极佳的学习资源。
  • PPlane更新版：针对Matlab R2018b的优化版本 - matlab开发
    优质
    这是PPlane工具箱为MATLAB R2018b优化后的更新版本，旨在改进相平面分析功能，支持更高效的向量场绘制和解决方案轨迹追踪。 版权归赖斯大学的John C Polking所有，原始版本发布于2003年。该作品由Hugh Harvey和George Williams在布里斯托大学更新至2016年，并且梅森尼克松根据先前版本中的评论进行了第二次更新。
  • Java版本的斑马打印机开发SDK
    优质
    简介：Java版斑马打印机开发SDK，专为开发者提供便捷的Zebra打印机集成方案。支持各类标签打印需求，简化代码实现高效、精准的打印作业处理。 斑马打印机开发使用的SDK支持文字、图片、条形码、二维码的打印功能，并且可以使用本地连接、USB或TCP方式连接设备。通过调用ZebraPrinterFactory实现相关操作。
  • Hatchfill：使用影线或斑点填充区域 - MATLAB开发
    优质
    Hatchfill是一款MATLAB工具，用于向图形中的特定区域添加影线或斑点填充效果，增强数据可视化表现力。 在 MATLAB 中，可以使用多种函数创建纯色填充的区域（例如 contourf、area 和 bar）。这些函数会生成“补丁对象”并为每个对象分配一种颜色。用户通常希望用图案或斑点代替实心填充。然而，MATLAB 没有内置的方法来实现这一点。Hatchfill 函数使用阴影或斑点模式填充补丁对象。在大多数情况下，向 2D 图中添加阴影只需要三行代码即可完成：[c,h] = contourf(x,y,z,[0 0]); hp = findobj(h,type,patch); hatchfill(hp); 这将用剖面线填充零轮廓。如果需要自定义模式，Hatchfill 需要额外的参数。这个包包含了 Rich Pawlowicz、Iram Weinstein 和 Kirill Pankratov 的代码。
  • MATLAB开发——果蝇优化算法升级版
    优质
    本项目介绍了一种基于MATLAB实现的果蝇优化算法改进版本。通过模拟果蝇觅食行为，提出了一系列创新策略以增强搜索效率和全局寻优能力。适用于解决复杂优化问题。 果蝇优化算法是一种基于生物行为启发的全局优化方法，该算法模拟了自然界中果蝇寻找食物的行为，在解决数学与工程问题上展现了强大的搜索能力和收敛性能。MATLAB作为一款功能强大的数值计算软件，为实现这类算法提供了理想的平台。 在《MATLAB开发-果蝇优化算法第二版》教程中，涵盖了以下核心知识点： 1. **果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA）原理**：该算法模仿了果蝇群体寻找食物的过程。通过随机性和迭代更新来探索解决方案空间。主要步骤包括探测和吸引两个阶段，在探测过程中，果蝇进行随机飞行；在吸引阶段，它们被发现的最优位置所吸引，并调整其飞行方向。 2. **MATLAB编程基础**：开发者需要掌握基本的矩阵操作、函数定义、循环结构、条件判断及绘图功能等知识，这些是编写果蝇优化算法的基础技能。 3. **算法实现细节**：具体实施包括初始化果蝇位置、设定参数（如种群大小和迭代次数）、更新规则以及适应度函数的设计。适应度函数用于评估当前搜索点的好坏程度。 4. **全局优化问题**：该算法常被应用于求解非线性优化问题，例如寻找函数极值或进行约束及多目标优化等任务。理解这些基本概念对于应用FOA至关重要。 5. **改进与变种**：教程可能介绍对原算法的改进措施，如加入惯性权重、混沌操作和遗传算子等方式来提升性能并防止过早收敛现象的发生。 6. **案例研究**：通过具体实例展示果蝇优化算法的应用场景及效果，例如电路设计中的应用或机器学习模型参数调优等实际问题解决过程。 7. **性能评估**：通过对比其他优化方法的测试结果以评价FOA的表现。这通常涉及使用标准测试函数和相应的性能指标来进行分析比较。 8. **代码实现与调试技巧**：介绍如何在MATLAB环境中编写果蝇优化算法，并提供调试及优化建议，旨在使程序更加高效稳定运行。 9. **授权信息**：软件或算法的合法使用权说明可能包含在此教程中某个文件里（如license.txt）内，请使用者遵守相关规定以确保合规使用和分发。 《MATLAB开发-果蝇优化算法第二版》为有兴趣深入学习这一领域的人士提供了从理论到实践全面的知识体系，适用于科研人员、工程师以及学生群体。通过系统的学习与练习，读者不仅能掌握FOA的核心原理及其应用技巧，还能增强自身在MATLAB编程方面的技能水平，并将其应用于解决实际问题当中去。
  • 改良版灰狼优化器(I-GWO): 灰狼优化器的重要改进成果- MATLAB开发
    优质
    本项目介绍了一种基于MATLAB实现的改良版灰狼优化器（I-GWO），旨在显著提升原灰狼优化算法的性能，适用于复杂问题求解。 I-GWO算法得益于一种新的运动策略——基于维度学习的狩猎（DLH）搜索策略，该策略模仿了自然界狼的个体狩猎行为。在DLH中，每只狼都通过不同的方法构建一个邻域，在这个邻域内可以与其他狼共享相邻信息。这种维度学习能够增强局部和全局搜索之间的平衡，并保持多样性。 这项工作的作者是MH Nadimi-Shahraki、S. Taghian 和 S. Mirjalili。他们的电子邮件分别是 nadimi@ieee.org、shokooh.taghian94@gmail.com 以及 ali.mirjalili@gmail.com。 主要论文为： MH Nadimi-Shahraki, S. Taghian, S. Mirjalili，改进灰狼优化器用于解决工程问题，《专家系统与应用》，DOI:10.1016/j.eswa.2020.1。
  • MATLAB开发-iLQGDDP轨迹优化
    优质
    简介：本项目采用MATLAB进行iLQG-DDP（迭代线性二次型调节器与动态规划）算法实现，专注于路径规划及轨迹优化问题的研究与应用。 在 MATLAB 开发环境中，iLQG/DDP 轨迹优化算法是一种用于解决确定性有限层最优控制问题的技术。该方法结合了迭代线性二次调节器（iLQG）与差分动态规划（DDP），旨在通过改进轨迹来提升机器人路径规划和控制系统设计的性能。 iLQG 算法采用基于动态编程的方法，通过反复迭代逐步优化控制器的设计。每次迭代中，它将非线性系统进行线性化，并解决一个二次规划问题以获取近似的最优控制输入。这种方法的优点在于能够处理复杂的非线性动力学系统，同时保持计算效率。 DDP（Differential Dynamic Programming）则是一种动态规划技术，通过求解系统的二次型贝尔曼方程来寻找最优的控制策略。它通过对状态转移方程进行二阶泰勒展开，将原问题转化为一系列局部线性的子问题，并解决这些子问题以找到其最优解。DDP 的优势在于能够精确捕捉到控制系统中的局部优化特性。 在提供的文件列表中，包含以下关键内容： 1. `iLQG.m`：实现 iLQG 算法的核心代码，可能包括初始化、线性化和二次规划求解等步骤的函数。 2. `demo_car.m`：一个关于汽车模型的示例程序，展示了如何使用 iLQG/DDP 方法优化车辆行驶轨迹或控制性能。 3. `boxQP.m`：解决带边界限制条件下的二次规划问题（Quadratic Programming with Box Constraints）的函数，确保控制信号在合理范围内操作。 4. `demo_linear.m`：一个线性系统的演示程序，展示了 iLQG/DDP 在简单系统中的应用情况，有助于理解算法的基本工作原理。 5. `license.txt`：包含软件使用条款和版权信息。 为了掌握并有效运用 iLQG/DDP 轨迹优化技术，你需要熟悉以下内容： - 非线性动态系统的概念基础及状态空间模型、动力学方程等知识； - 二次规划（Quadratic Programming, QP）的基本理论； - 线性化方法如泰勒级数展开的使用技巧； - 动态编程的核心原理，特别是贝尔曼方程和价值迭代的应用； - 控制理论中的 LQR（Linear Quadratic Regulator），它是 iLQG 的基础； - MATLAB 编程技能。 通过深入理解这些概念并实际操作提供的示例文件，你将能够掌握 iLQG/DDP 算法，并将其应用于各种轨迹优化问题中。这不仅对学术研究有帮助，也适用于控制工程、机器人学和自动化等工业领域中的应用需求。