《领导力优化算法的MATLAB仿真实践》

最新推荐文章于 2025-12-01 17:17:19 发布
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本文介绍了在MATLAB中实现领导力优化算法（LOA）的步骤，用于解决多维度非线性优化问题。通过定义LOA的领导和从众行为，初始化参数，设置适应度函数（如Rastrigin函数），并进行迭代更新，实现在Rastrigin函数上的仿真实践。实验展示了算法在不同初值下的最优解和位置。

《领导力优化算法的MATLAB仿真实践》

领导力优化算法（Leadership Optimization Algorithm，简称LOA）是一种基于领导和从众行为的优化算法，适合解决多维度、非线性的优化问题。本文将介绍如何在MATLAB中实现LOA，并以一个标准的优化测试函数为例进行仿真实践。

首先，我们需要定义LOA的领导和从众行为。领导被定义为具有最好适应度值的个体，而从众则是根据领导个体调整自身位置的个体。接下来，我们需要初始化算法参数，包括种群大小、最大迭代次数等。

% 初始化算法参数
pop_size = 50;       % 种群大小
max_iter = 100;      % 最大迭代次数
elite_ratio = 0.2
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PSO和GWO混合优化算法的matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
04-26 305
混合PSO-GWO算法融合了PSO算法的全局与局部搜索能力以及GWO算法的领导力导向和动态更新机制。在搜索过程中，一方面利用粒子群的迭代更新方式探寻潜在解空间，另一方面借鉴灰狼群的领导层结构和动态追踪最优策略，增强对全局最优解的发现能力。
动态狩猎领导力优化算法Dynamic Hunting Leadership optimization algorithm附matlab代码
qq_59747472的博客
05-31 779
在当今竞争激烈的商业环境中，团队协作的重要性愈发凸显。高效的团队领导力是取得成功的关键要素之一。然而，传统的领导力模型往往过于静态，无法适应瞬息万变的市场环境和复杂的团队动态。为了应对这一挑战，近年来涌现了一种新型的领导力优化算法——动态狩猎领导力算法（Dynamic Hunting Leadership optimization algorithm），它通过模拟自然界中狼群的狩猎行为，为团队协作提供了一种智能、灵活的策略。动态狩猎领导力算法概述动态狩猎领导力算法的核心思想源于自然界中狼群的狩猎行为。
PSO与LEACH算法融合及MATLAB仿真实践
weixin_32099703的博客
11-17 312
回到开头的问题：为什么有的网络早早夭折？答案已经很清楚了——传统的LEACH协议就像一场赌博，赌的是随机性能否凑出一个合理的结构。而在真实世界中，这种赌赢的概率很低。而PSO带来的改变，是从“被动接受”转向“主动规划”。它让我们有能力回答：“这一轮最好的簇头组合是什么？“怎样才能让网络活得更久？“能不能预测未来的瓶颈并提前规避？这些问题的答案，正是下一代智能物联网系统的基石。所以，下次当你设计一个WSN应用时，不妨问问自己：“我是想靠运气，还是想靠智慧？
【智能优化算法】黑翼风筝算法(Baka)matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-06 1286
本文创新性地提出了黑风筝算法(Baka),这是一种基于黑风筝迁移和掠夺行为的元启发式优化算法。Baka整合了柯西突变策略和领导策略,以提高全局搜索能力和算法的收敛速度。这种新的组合在探索全球解决方案和利用本地信息之间取得了良好的平衡。相对于标准测试功能集的CES-2022和CES-2017,以及其他复杂功能,Baka分别在66.7%、72.4%和77.8%的病例中获得了最佳性能。
【智能优化算法】COGWO优化算法附Matlab代码
qq_59747472的博客
11-21 380
COA探索：每个代理都将鸡蛋放在与搜索范围和鸡蛋共享的局部半径内；在父母周围取样了新的鸡蛋，最差的部分被丢弃了，人口被修剪为固定尺寸。COA迁移：人口聚集在栖息地中；平均健身选择焦点栖息地，所有试剂都以较小的随机方向偏差向其最佳成员移动。GWO剥削：在每个栖息地内，三名领导人（Alpha，Beta，三角洲）指导其余部分；代理商使用节省时间的影响力来更新他们对领导者的立场，以加强在有希望的地区附近的搜索。
鸡群优化(CSO)算法(含MATLAB代码)
algorithmzzy的博客
10-06 1134
Meng等人在2014年根据鸡群的等级制度和搜索食物行为提出了鸡群优化(Chicken Swarm Optimization, CSO)算法。
基于野马优化算法的函数寻优算法
心升明月的博客
06-14 3365
文献[1]提出了一种新的优化算法，称为野马优化算法(Wild horse optimizer, WHO)，其灵感来自野马的社会生活行为。 野马优化算法主要包括以下5个步骤：所有优化算法的种群结构基本相同。将初始种群随机设置为(x→)={x→1,x→2,⋯ ,x→n}(\overrightarrow x)=\{\overrightarrow x_1,\overrightarrow x_2,\cdots,\overrightarrow x_n\}(x)={x1​,x2​,⋯,xn​}，目标函数用来重复评价种群，
多目标优化算法：多目标合作搜索算法MOCSA（提供Matlab代码）
IT猿手
01-10 3036
一、算法简介 合作搜索算法（Cooperation search algorithm，CSA）由Zhong-kai Feng等人于2021年提出，该算法受现代企业团队合作行为的启发所得。 近年来，各类企业在世界社会经济发展中发挥着越来越重要的作用，团队合作行为是一个企业正常经营的关键。一般来说，在公司的团队合作过程中经常使用四种不同的职位，包括董事会，监事会，董事长和员工。董事会由代表股东的当选个人组成，对外开展公司的业务活动，并在内部管理生产任务。换句话说，公司的所有事务和业务都是在董事会的领导下进行的。
精选资源
基于GWO灰狼优化算法的重油建模matlab仿真-源码
10-01
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基于粒子群优化算法的无人机路径规划与轨迹算法的实现（Matlab代码实现）
10-16
此外，随着人工智能和机器学习技术的发展，智能优化算法也在不断地被赋予新的生命力。在无人机路径规划与轨迹算法的实现中，未来可能会融入更多前沿科技，如深度学习、强化学习等，以进一步提升无人机的飞行效率和...
Leetcode 65 固定长度窗口 | 中心辐射型固定窗口
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12-01 602
窗口是 “连续固定长度” 还是 “以某个点为中心辐射”？若题目说 “长度为 k 的子数组”→ 普通固定窗口；若题目说 “半径为 k”“以每个元素为中心”→ 中心辐射型窗口。结果是 “每个窗口对应一个值” 还是 “每个索引对应一个值”？前者→普通固定窗口；后者→中心辐射型窗口。
八.函数递归
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12-01 301
return 0;
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 354
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
人工兔算法详细原理，人工兔算法公式，人工兔算法优化BP神经网络
abc991835105的博客
12-01 14
摘要：人工兔优化算法(ARO)是一种受兔子生存策略启发的智能优化算法。该算法通过模拟兔子的"绕道觅食"和"随机躲藏"两种行为，分别对应全局探索和局部开发。算法采用能量因子机制自动平衡探索与开发，包含三个核心公式：绕道觅食公式实现全局跳跃搜索，随机躲藏公式进行局部精细优化，能量收缩机制控制搜索策略转换。实验结果表明ARO在多种优化问题上表现优异，能够有效避免早熟收敛并找到高质量解。该算法适用于工程设计、路径规划等复杂优化问题。
基于MATLAB的准Z源NpC三电平逆变器拓扑：SVPWM调制与中性点平衡算法的创新应用
2509_94268408的博客
11-30 366
这玩意儿结合了SVPWM调制和中性点平衡算法，实测波形效果比传统拓扑稳得多，特别是处理电压突降和中性点漂移时表现惊艳。有意思的是，当故意让算法失效时，相电压会出现明显的三次谐波毛刺（如下图右侧），而启用平衡算法后波形干净得像用尺子画出来的一样。基于MATLAB搭建的准Z源NpC三电平逆变器拓扑，利用SVPWM调制算法，加入了中性点平衡算法，有创新，给出了线电压和相电压波形。这段代码直接帮我们锁定了电感最优值在1.2mH附近，比教科书公式算出来的更准，毕竟实际仿真考虑了开关器件的非线性特性。
二维vector完全指南1：从定义到增删改查
布心老混子
11-30 489
这个指南涵盖了二维vector的所有基本操作，掌握了这些就能熟练使用二维vector解决各种问题！：vector会自动管理内存，无需手动释放。：每行可以有不同数量的元素。：如果知道大致大小，使用。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
2301_79248256的博客
11-24 833
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
基于A*算法和概率路图的三维路径规划方法研究与Matlab实现
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Dev7z的博客
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随着机器人技术的迅猛发展，路径规划作为机器人自主导航中的核心问题之一，已经引起了广泛的研究关注。传统的二维路径规划方法在许多实际应用中已不再适用，尤其是在复杂的三维环境中，路径规划面临着更多的挑战，如地形复杂性、障碍物多样性以及路径的优化等问题。因此，三维路径规划方法成为了当前研究的热点。
PSO与GWO混合优化算法的Matlab仿真教程
资源摘要信息:"本资源为基于粒子群优化算法（PSO）和灰狼优化算法（GWO）混合使用的Matlab仿真教程。教程详细介绍了PSO和GWO算法的理论基础、实现方法以及如何将这两种算法结合起来进行优化。同时，该资源也包含了...
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