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【仿生智能算法】改进蜣螂优化算法——结合Chebyshev映射与黄金正弦(含MATLAB代码)

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简介:
本研究提出了一种基于Chebyshev映射和黄金正弦函数改进的蜣螂优化算法,旨在提升搜索效率和精确度。附有实用MATLAB代码供读者实践参考。 改进1:利用Chebyshev映射进行种群初始化; 改进2:将蜣螂的滚球行为无障碍模式改为黄金正弦策略; 改进3:在偷窃行为蜣螂的位置更新公式中加入动态权重系数; 以上改进后的IDBO算法与原始DBO算法进行了对比测试,具体是在一系列标准测试函数上进行寻优性能比较。 关于学习MATLAB的一些建议如下: 1. 在开始学习之前,请务必阅读官方提供的文档和教程以掌握MATLAB的基本语法、变量及操作符等基础知识。 2. MATLAB支持多种类型的数据处理(如数字、字符串、矩阵与结构体),学会如何创建这些数据并进行有效管理是至关重要的。 3. 可以参考MATLAB官方网站上的示例代码,通过实践学习更多高级功能和应用场景。

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  • 仿——ChebyshevMATLAB
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    本研究提出了一种基于Chebyshev映射和黄金正弦函数改进的蜣螂优化算法,旨在提升搜索效率和精确度。附有实用MATLAB代码供读者实践参考。 改进1:利用Chebyshev映射进行种群初始化; 改进2:将蜣螂的滚球行为无障碍模式改为黄金正弦策略; 改进3:在偷窃行为蜣螂的位置更新公式中加入动态权重系数; 以上改进后的IDBO算法与原始DBO算法进行了对比测试,具体是在一系列标准测试函数上进行寻优性能比较。 关于学习MATLAB的一些建议如下: 1. 在开始学习之前,请务必阅读官方提供的文档和教程以掌握MATLAB的基本语法、变量及操作符等基础知识。 2. MATLAB支持多种类型的数据处理(如数字、字符串、矩阵与结构体),学会如何创建这些数据并进行有效管理是至关重要的。 3. 可以参考MATLAB官方网站上的示例代码,通过实践学习更多高级功能和应用场景。
  • 仿良版——Bernoulli动态因子【MATLAB
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    本文介绍了改良版蜣螂优化算法,该算法创新性地融入了Bernoulli映射和动态因子,显著提升了搜索效率及求解精度。同时提供实用的MATLAB实现代码以供参考学习。 针对优化算法的改进包括以下三个部分: 1. 使用Bernoulli混沌映射进行种群初始化; 2. 在蜣螂觅食行为的位置更新公式中加入自适应因子; 3. 对于偷窃行为,引入动态权重系数与Levy飞行策略来完善位置更新机制。 通过将这些优化措施整合到改进后的HDBO算法中,并将其与其他多种算法在不同的测试函数上进行对比实验,多次运行取平均值以确保结果的可靠性。结果显示,在处理多峰问题时,该方法表现出色。 此外,这里提供了一些关于学习MATLAB的经验分享: 1. 在正式开始使用MATLAB前,请务必先熟悉官方提供的文档和教程; 2. 了解并掌握如何在MATLAB中创建、操作及管理各种数据类型(如数字、字符串、矩阵等)是基础技能之一; 3. MATLAB官方网站提供了许多示例代码与教学资源,通过这些资料可以逐步深入学习其各项功能及其应用场景。
  • 仿良版沙丘猫群——透镜成像折反向学习策略【MATLAB
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    本研究提出了一种改进的沙丘猫群优化算法,融合了透镜成像折射反向学习和黄金正弦策略,旨在提升算法性能。附有实用MATLAB代码供参考。 - 改进1:利用Logistic映射进行种群初始化。 - 改进2:采用基于透镜成像折射反向学习策略来避免陷入局部最优解。 - 改进3:将原先的线性灵敏度因子rg调整为非线性动态因子,以提高算法适应性和灵活性。 - 改进4:引入黄金正弦策略增强全局搜索能力。 - 对比改进后的ISCSO与原始SCSO的表现差异。 此外,在学习MATLAB时可以参考以下几点建议: 1. 在开始使用MATLAB前,请务必阅读官方文档和教程,熟悉其基本语法、变量及操作符等基础知识。 2. MATLAB支持多种数据类型(如数字、字符串、矩阵和结构体),掌握如何创建、处理这些不同类型的数据非常重要。 3. 利用MATLAB官方网站提供的示例与教程来学习更多功能和应用。通过实践这些实例,逐步提高自己的技能水平。
  • 仿Logistic透镜成像折反向学习的良白鲸MATLAB
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    本文提出了一种改良白鲸优化算法,通过融合Logistic映射和透镜成像折射原理进行反向学习,增强了算法的探索能力和收敛速度。提供MATLAB实现代码。 在原始BWO算法的基础上引入了两种改进策略:第一种是采用Logistic映射进行种群初始化;第二种是在算法中加入透镜成像折射反向学习机制以增强跳出局部最优解的能力。通过将这些优化后的EBWO算法与传统的BWO、GWO、WOA和SSA等方法进行对比,展示了改进策略的有效性。此外,在实验设计中使用了23种不同的测试函数来评估各种算法的性能。 对于初学者来说,学习MATLAB可以遵循以下建议: 1. 在深入研究之前,请先阅读官方提供的文档和教程以熟悉MATLAB的基本语法、变量以及操作符等基础知识。 2. 掌握不同类型的数据处理技巧是关键,例如数字、字符串、矩阵及结构体的创建与管理。这些技能对于高效地利用MATLAB进行数据分析至关重要。 3. MATLAB官网提供了丰富的示例代码和教学资源,通过实践这些实例可以快速掌握各种高级功能的应用方法。
  • 仿】基于Tent自适应因子的天鹰MATLAB
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    本研究提出了一种改进的天鹰优化算法,通过引入Tent映射和自适应因子增强其搜索能力和稳定性。文中提供了详尽的MATLAB代码供读者实践参考。 本段落介绍了一种改进的算法:Tent映射初始化以及自适应权重因子平衡全局与局部探索能力的方法,并通过仿真图展示了该方法相较于原始AO算法的优势。此外,还提供了相关文档来解释所采用策略的有效性,并且测试了23个不同的函数以验证其性能。 学习MATLAB时可以参考以下建议: 1. 在开始使用MATLAB之前,请阅读官方提供的文档和教程,掌握基本语法、变量及操作符的用法。 2. MATLAB支持多种类型的数据结构,包括数字、字符串、矩阵以及结构体等。学会如何创建这些数据,并进行相应的处理是十分重要的。 3. 利用MATLAB官方网站上的示例与教程来学习各种功能和应用也是一种有效的方法,通过跟随实例逐步实践可以加深理解。
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    简介:本资源为蜣螂优化算法的相关研究与应用代码集锦,旨在提供一个平台供学者及工程师参考学习该仿生智能优化算法。 蜣螂优化算法是近年来提出的一种新型群智能优化算法(2022年底发布),相关文章和代码已经公开。该算法结合自身课题进行研究具有很高的推荐价值,实际应用中显示出非常优秀的优化效果。
  • 【群Levy飞行方的鹈鹕升级【MATLAB
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    本研究提出了一种改进的鹈鹕优化算法,通过融合改良正余弦函数和Levy飞行策略,显著提升了算法的搜索效率和解的质量。文中提供了详细的MATLAB实现代码以供参考学习。 - 改进1:采用Sine混沌映射进行种群初始化 - 改进2:融合改进的正余弦策略 - 改进3:运用Levy飞行策略以避免陷入局部最优解 - 将上述改进后的IPOA算法与其他多种算法进行了对比 以下是一些学习MATLAB的经验分享: 1. 在开始学习MATLAB之前,建议先阅读官方提供的文档和教程,以便熟悉其基本语法、变量及操作符等内容。 2. MATLAB支持不同类型的数据结构,包括数字、字符串、矩阵以及结构体等。掌握如何创建这些数据类型并进行相应的处理非常重要。 3. MATLAB官方网站提供了丰富的示例与教程资源,可以帮助用户学习各种MATLAB功能及其应用场景。通过参考和实践这些例子可以逐步提高自己的技能水平。
  • (DBO)的Matlab
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    本简介提供了一种基于改良蜣螂优化算法(DBO)的Matlab实现代码。该算法旨在提高搜索效率和寻优能力,适用于解决各类复杂优化问题。 蜣螂优化算法是一种新型的群智能优化方法,具有良好的效果,适合用于研究论文,并且经过测试证明其有效性。
  • 基于的函数Matlab
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    本项目提供了一种利用蜣螂算法进行函数优化的Matlab实现。通过模拟蜣螂求食行为,该算法适用于解决复杂函数优化问题,展示出高效寻优能力。 蜣螂优化(Dung Beetle Optimizer, DBO)算法是在2022年11月27日提出的,大家可以计算一下从提出到现在已经过去了多久时间。该算法是由东华大学的沈波教授团队开发的一种全新的群智能优化方法。虽然大家可能对这个团队不太熟悉,但相信麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)一定很耳熟,著名的SSA就是由他们提出的。昨天我仔细阅读了原始参考文献,并编码实现了这个算法,应该说它的收敛性能非常优越!这里提供了一个包含多个测试函数的蜣螂优化算法Matlab代码,可以将其应用于自己需要的问题模型中的单目标函数。蜣螂优化算法在函数寻优方面表现得非常好,不仅能够快速收敛,在找到更优值的能力上也优于其他智能优化方法。
  • 基于(DBO)的BP网络
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    本研究提出了一种基于蜣螂优化(Discrete Beetle-Flies Optimization, DBO)算法改进的BP神经网络模型。通过引入DBO算法优化BP网络中的权重和阈值,提升了神经网络的学习效率与分类精度,在多个数据集上验证了该方法的有效性和优越性。 蜣螂优化算法是一种新兴的群智能优化算法,非常适合撰写文章,并且经过测试证明其效果良好,性能优越。