【智能仿生算法】结合Kent映射、复合摆线因素及精英Cauchy变异的改良算术优化方法【附MATLAB代码】-ITADN社区

【智能仿生算法】结合Kent映射、复合摆线因素及精英Cauchy变异的改良算术优化方法【附MATLAB代码】

优质

本研究提出了一种改进的算术优化算法，融合了Kent映射和复合摆线要素，并引入精英Cauchy变异策略。通过MATLAB实现并提供源码下载。改进1：采用Kent映射进行种群初始化。 - 改进2：使用复合摆线优化MOA参数，以提高算法在前中期的全局探索能力和收敛速度。 - 改进3：实施组合变异策略（即对精英个体占总人口比例为20%的部分和Cauchy变异相结合）。 - 使用plotMOA函数绘制改进后MOA参数的变化情况。 - 在多峰函数测试中，该方法同样表现出色。此外，在学习MATLAB的过程中： 1. 推荐在开始之前阅读官方提供的文档与教程，熟悉基本语法、变量及操作符等基础知识； 2. 学习如何创建和处理不同类型的数据（如数字、字符串、矩阵以及结构体）是十分重要的； 3. MATLAB官方网站提供了大量的示例和教程来帮助你学习其各种功能的应用。你可以通过这些资源逐步地进行实践与掌握。

【仿生智能算法】改良版蜣螂优化算法——结合Bernoulli映射与动态因子【含MATLAB代码】

优质

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。

【智能仿生算法】改进蝴蝶算法：结合Cauchy变异与反向学习【含MATLAB代码】

优质

本文提出了一种改进版的蝴蝶算法，通过引入Cauchy变异和反向学习策略，增强其搜索能力和优化效率。文章还提供了实用的MATLAB实现代码。 - 改进1：通过反向学习策略构建精英种群以提高整体种群的质量。 - 改进2：在全局搜索阶段采用柯西变异来增强算法跳出局部最优解的能力。 - 改进3：引入随机惯性权重，改变前一位置对当前位置更新的影响，确保能够有效逃离局部最优。附带说明：本研究包含了与原始BOA（Bee Optimization Algorithm）的对比分析。以下是学习MATLAB的一些经验分享： 1. 在开始使用MATLAB之前，请务必阅读官方提供的文档和教程，熟悉其基本语法、变量以及操作符等基础知识。 2. MATLAB支持多种类型的数据处理，包括数字、字符串、矩阵及结构体等形式的学习与应用是十分必要的。 3. 利用MATLAB官方网站上的大量示例和教学资源可以有效地帮助你学习各种功能及其实际应用场景。通过跟随这些实例逐步练习和完善自己的技能是非常有益的。

【仿生智能算法】结合Logistic映射与透镜成像折射反向学习的改良白鲸优化算法【含MATLAB代码】

优质

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）

优质

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。

改良灰狼优化算法（SMIGWO），结合迭代映射与单纯形法

优质

本研究提出了一种改进版的灰狼优化算法(SMIGWO)，融合了迭代映射和单纯形法策略，有效提升了搜索效率及解的质量。基于迭代映射和单纯形法的改进灰狼优化算法（SMIGWO）是一种结合了传统灰狼优化算法与新型策略的方法，通过引入迭代映射机制以及利用单纯形法进行局部搜索，提高了全局寻优能力和收敛速度。这种混合方法在解决复杂问题时表现出色，特别是在处理多模态、高维度的优化任务中具有明显优势。

【智能仿生算法】基于Tent映射与自适应因子的天鹰优化算法改进【含MATLAB代码】

优质

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。

【群智能算法优化】结合改良正余弦与Levy飞行方法的鹈鹕优化算法升级【含MATLAB代码】

优质

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。

【仿生智能算法】改良版沙丘猫群优化算法——结合透镜成像折射反向学习与黄金正弦策略【含MATLAB代码】

优质

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。

伯努利、Circle、佳点集、Halton映射、Kent映射、Sobel映射、改良Tent、Logistic【MATLAB代码】

优质

本资源提供一系列伪随机数生成方法及其改进版本的MATLAB实现，包括伯努利过程、圆周分布、Halton与Kent序列采样、Sobel变换等，并附有佳点集构造及改良Tent与Logistic映射。常见的种群初始化策略包括伯努利映射、Circle映射、佳点集、Halton映射、Kent映射、sobel序列映射、Tent映射、Logistic映射以及改进的Tent映射，这些构成了多种多样的初始化方法集合。对于学习MATLAB而言，以下是一些有用的建议： 1. 在开始使用MATLAB之前，请确保阅读官方提供的文档和教程，以便掌握其基本语法、变量及操作符等基础知识。 2. MATLAB支持包括数字、字符串、矩阵和结构体在内的各种数据类型。熟悉如何创建这些不同类型的数据，并学习它们的操作与处理方法是十分重要的。 3. 利用MATLAB官方网站上的示例和教程可以帮助你理解和应用不同的功能，通过跟随这些实例逐步练习可以加深对软件的理解。

是否确定退出登录?

【智能仿生算法】结合Kent映射、复合摆线因素及精英Cauchy变异的改良算术优化方法【附MATLAB代码】

全部评论 (0)