基于Singer混沌映射和莱维飞行改进的灰狼算法

最新推荐文章于 2025-12-15 22:32:00 发布
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文章标签： 算法 人工智能 机器学习 Matlab
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本文介绍了如何利用Singer混沌映射和莱维飞行改进灰狼算法，以提升其搜索性能。通过在Matlab中实现这一改进算法，展示了如何结合混沌映射的随机性和莱维飞行的广度搜索，来优化算法的全局寻优能力。文章提供了详细的代码示例，并指导如何根据实际问题定制适应度函数。

灰狼算法（Grey Wolf Optimizer）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于灰狼在群体行为中的协作和竞争。为了提高灰狼算法的性能，可以引入混沌映射和莱维飞行来改进其搜索能力。本文将介绍基于Singer混沌映射和莱维飞行改进的灰狼算法，并提供相应的Matlab代码。

首先，我们来了解一下Singer混沌映射。Singer混沌映射是一种具有混沌特性的非线性映射，可以用来增加算法的随机性和多样性。其迭代公式如下：

function x = SingerMap(x0, lambda, mu, n)
    x = zeros(n,
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麻雀算法极限学习机SSA-ELM回归预测及其MATLAB代码实现
qq_59747472的博客
10-29 1636
极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近几年发展起来的一种有效的新型单隐层前馈神经网络学习算法,和传统学习算法不同的是,ELM算法的网络参数随机选取,无需调节,输出权值是通过对平方损失函数最小化得到的最小二乘解,因此该算法具有较快的学习速度和良好的泛化性能,并在多模式分类,非线性预测等领域得到了广泛的应用.但是ELM在学习过程中也不可避免的存在众多缺点,其参数的随机选取导致一系列非最优参数的生成,使得所需隐含层节点数多于传统学习算法,影响其泛化性能,并导致系统的病态;
【智能优化算法-灰狼算法】基于Singer混沌映射与莱维飞行改进灰狼算法附Matlab代码 标准.zip.zip
08-02
1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信 %% 开发者：Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位（Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化） ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化（Leach协议优化） ##### 6.4 无人机通信中继优化（组播优化）
Logistic映射、Circle映射、Sine映射、siner映射、cubic映射优化算法混沌初始化附matlab代码
06-30
1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信 %% 开发者：Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####
混沌映射singer map 和 logistic map分叉图
风吹乱了我的秀发
04-15 3699
两个混沌分叉图 前提： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np singer map python代码 def singermap10(x0, a, b, iters): x = x0 u = np.arange(a, b, 0.001) for i in range(iters): x = u...
【智能优化算法】基于Singer混沌映射与莱维飞行改进灰狼算法附Matlab代码
Matlab_dashi的博客
08-01 184
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击????智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理 ...
这款新颖的故障诊断方法成为1区SCI顶刊常客？（附matlab代码）
weixin_44028734的博客
06-22 1707
很简单，不是一行，也不是一列的数据。
基于改进莱维飞行和混沌映射的金鹰优化算法（10种混沌映射随意切换），附matlab代码
woaipythonmeme的博客
07-02 1207
“本篇文章对金鹰优化算法进行改进，首先通过引入混沌映射机制，对其群体进行初始化，增加金鹰个体的多样性；然后在金鹰个体的位置更新公式上引入改进的莱维飞行机制，提高搜索精度，帮助金鹰个体跳出局部最优。”可以选择1-10不同的映射，1-10分别为，tent、Logistic、Cubic、chebyshev、Piecewise、sinusoidal、Sine,ICMIC, Circle,Bernoull...
基于Circle混沌映射与莱维飞行改进灰狼算法的光伏MPPT优化研究
07-30
传统方法如扰动观察法易陷入局部最优解，而改进后的灰狼算法通过Circle混沌映射生成多样化的初始种群，以及在迭代后期加入莱维飞行扰动，有效提高了全局搜索能力和跳出局部最优的能力。实验结果显示，改进算法不仅...
基于Circle混沌映射与莱维飞行策略的改进灰狼算法在光伏最大功率点寻优中的应用,基于Circle混沌映射与莱维飞行改进灰狼算法进行光伏最大功率点寻优 光伏mppt ,基于Circle混沌映射;莱维
02-06
其中“基于混沌映射与莱维飞行改进灰狼算法在光伏最大功率”文档详细地阐述了算法设计原理和实验结果，而“基于混沌映射与莱维飞行改进灰狼算法的光”和“基于混沌映射与莱维飞行改进灰狼算”则可能是算法在光伏系统...
精选资源
【智能优化算法-灰狼算法】基于Singer混沌映射与莱维飞行改进灰狼算法附Matlab代码 标准.zip
08-02
### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡...
21种混沌映射方法-混沌初始化（附matlab代码及公式）
2401_83250053的博客
03-14 6531
组合混沌映射通常具有更丰富的动力学特性和更高的复杂度，适用于需要更高混沌性能和灵活性的应用场景。然而，由于混沌系统的复杂性和敏感性，正确选择和使用合适的混沌映射对于确保系统的性能和安全性至关重要。Circle 混沌映射通常具有简单的数学表达式和良好的遍历性，适用于需要在单位圆上进行混沌操作的应用场景。Tent 映射通常具有简单的数学表达式和良好的混沌特性，适用于需要高效和简单混沌映射的应用场景。Cubic 映射通常具有更复杂的数学表达式和更丰富的混沌特性，适用于需要更高复杂度和混沌性能的应用场景。
基于Circle混沌映射的麻雀搜索算法-附代码
Jack旭的博客
05-08 3955
基于Circle混沌映射的麻雀搜索算法 文章目录基于Circle混沌映射的麻雀搜索算法1.Circle映射2.基于Circle映射的麻雀搜索算法3.算法结果：4.Matlab5.Python 1.Circle映射 Circle映射是混沌映射的典型代表，它的数学形式很简单。其表达式如下： xk+1=mod(xk+b−(a2π)sin(2πxk),1)a=0.5,b=0.2 x_{k+1} =mod(x_k + b -(\frac{a}{2\pi})sin(2\pi x_k),1)\\ a=0.5,b=0.2
力扣hot100：搜索二维矩阵
一本大学生java学习技术分享与交流
12-14 245
二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。
Louvain 算法
FionaDong的博客
12-12 201
Louvain 是一种经典的图社区发现算法（Community Detection），由 Blondel 等人在 2008 年提出。核心目标：通过最大化 Modularity（模块度）来自动划分图中的社区（cluster）。它最大的特点是：✔ 速度非常快✔ 能处理百万级节点的大图✔ 结果相对稳定。
从零开始写算法——链表篇4:删除链表的倒数第 N 个结点 + 两两交换链表中的节点
最新发布
m0_59624833的博客
12-15 562
hot100链表的两道题详解。
二次规划（QP）算法
weixin_43156294的博客
12-10 599
二次规划的本质，是在一组线性约束条件下，求解一个二次函数的极值问题。其核心特征在于目标函数的二次性与约束条件的线性性，这种结构既保留了线性规划的求解高效性，又能处理更复杂的优化场景——例如实际系统中普遍存在的“最小能量”“最小方差”等目标，这类目标往往天然呈现二次形式。1.标准数学模型QP问题的标准形式通常分为“凸二次规划”与“非凸二次规划”两类，其中凸QP因具有全局最优解且求解难度可控，应用最为广泛。
Conan-embedding整理
kexin197的博客
12-11 930
本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。
改进灰狼算法与Singer混沌映射融合的Matlab实现及应用
这些算法旨在通过各种策略提高优化效果，如引入混沌映射和莱维飞行等，以实现更好的探索和开发平衡。 1.2 生产调度方面 生产调度是工业工程领域的关键问题，涉及装配线、车间、生产线平衡以及水库梯度调度等多个...
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