基于领导者策略的黏菌优化算法优化单目标问题

最新推荐文章于 2025-11-25 19:20:43 发布
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文章介绍了基于领导者策略的黏菌优化算法（LSMO），该算法在单目标优化问题中表现出色。LSMO通过引入领导者菌丝引导群体，结合局部搜索和聚合策略，增强了全局搜索能力和收敛速度，适用于多种实际问题的优化。

基于领导者策略的黏菌优化算法优化单目标问题

黏菌优化算法（Slime Mould Optimization，SMO）是一种生物启发式算法，其模拟生物体内细胞间通信的过程，通过黏菌细胞之间的信息交换实现优化。在优化算法领域中，SMO算法被广泛应用于解决单目标优化问题。本文提出的基于加入领导者的黏菌优化算法（Leader-based Slime Mould Optimization，LSMO）是对SMO算法的改进，引入了“领导者”策略来增强算法的全局搜索能力。

具体地，LSMO算法通过随机选取一定数量的领导者菌丝，将领导者菌丝的运动路径作为其他菌丝的参考，引导菌丝群体向更优解的方向前进。LSMO算法还引入了局部搜索策略和聚合策略，能够加速算法的收敛速度，提高优化结果的质量。

以下是LSMO算法的Matlab源代码实现：

function [bestw, bestf] = LSMO(funfcn, dim
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基于领导者-黏菌优化算法求解单目标优化问题（含Matlab源码）
uote_e的博客
09-11 88
领导者-黏菌优化算法（Leader-Leader-Cling Pheromone Optimization Algorithm，简称LLCPO）是一种基于生物学的优化算法，灵感来源于黏菌个体在寻找食物时的行为。该算法通过模拟黏菌在环境中释放信息素、互相感知和协同行动的过程，能够寻找到单目标优化问题的最优解。黏菌个体会释放信息素来吸引其他个体，并通过互相感知信息素的浓度来判断食物的位置。然后，通过迭代更新的方式，计算个体对领导者的吸引力并更新信息素浓度。接着，根据信息素浓度选择最优解，并更新个体位置。
优化算法领域中基于领导者策略改进的黏菌优化算法(SMA)复现及性能分析
08-12
基于领导者策略改进的黏菌优化算法（SMA），即LSMA算法的实现及其性能分析。首先概述了LSMA算法的改进点，通过引入领导者与跟随者的协同机制，提升了搜索效率和准确性。接着展示了LSMA算法的核心代码实现，每一步都...
加入领导者的黏菌优化算法
心升明月的博客
01-19 1789
文章目录一、理论基础1、黏菌算法2、加入领导者的黏菌算法二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础 1、黏菌算法 请参考这里。 2、加入领导者的黏菌算法 尽管SMA已显示出很好的寻优效果，但在搜索过程中仍有改进的余地。第t+1t+1t+1次迭代时第iii个黏菌浓度的更新主要取决于当前迭代次数ttt的全局最佳黏菌浓度XGlobalBestX_{GlobalBest}XGlobalBest​，以及由从NNN个个体中汇集的两个随机黏菌浓度XR1X_{R_1}XR1​​和XR2X_{R_2}XR2​​确定的偏
【优化算法】基于加入领导者的黏菌优化算法求解单目标优化问题（LSMA）含Matlab源码...
m0_57702748的博客
02-04 64
1 简介At this moment, we need a good optimizer to obtain the optimalthreshold values by utilizing the Eq. (14) as an objective function.In this context, here we int...
【优化算法】基于加入领导者的黏菌优化算法求解单目标优化问题（LSMA）含Matlab源码
qq_59747472的博客
02-04 234
1 简介 At this moment, we need a good optimizer to obtain the optimalthreshold values by utilizing the Eq. (14) as an objective function.In this context, here we introduce an effificient optimizer. The development of our leader slime mould algorithm (LSMA)
2025年10月最新优化算法——混沌增强领导者黏菌算法
woaipythonmeme的博客
10-14 373
这些策略被系统整合，使得CELSMA在应对高维、多约束的工程优化问题时，兼具卓越的全局探索能力与精进的局部开采性能。（3）位置更新决策。所实现的混沌映射包括 Logistic、Tent、Chebyshev、Singer、Sine、Piecewise、Sinusoidal、Circle、Iterative 与 Gauss 映射，每种映射均具备独特的动态特性。下图展示了混沌映射与算法框架的完整集成方案，其中清晰呈现了 CELSMA 的整体流程，包括混沌映射选择、领导者引导更新、自适应收缩及适应度评估等环节。
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
最新发布
weixin_46039719的博客
11-25 141
本文聚焦于2025年10月提出的混沌增强领导者黏菌算法（CELSMA），该算法融合了多领导者策略与混沌映射机制，在解决高维复杂优化问题时展现出卓越性能。通过引入多领导者引导机制与混沌系统的遍历性，CELSMA有效克服了传统黏菌算法易陷入局部最优、收敛速度受限等缺陷。实验结果表明，该算法在基准测试函数及实际工程问题中均显著优于对比算法，为计算智能与工程优化领域提供了新的理论支撑与实践工具。
【优化算法】基于加入领导者的黏菌优化算法求解单目标优化问题（LSMA）含Matlab源码.zip
02-09
【优化算法】基于加入领导者的黏菌优化算法求解单目标优化问题（LSMA）含Matlab源码 本文将详细介绍一种应用于解决单目标优化问题的新型算法——基于加入领导者的黏菌优化算法（Leader-based Slime Mould Algorithm...
优化算法领域中基于领导者策略改进的黏菌优化算法(SMA)复现及性能分析 - 数据分析
05-26
内容概要：本文深入探讨了一种基于领导者策略改进的黏菌优化算法（SMA），即LSMA。首先，文章概述了LSMA算法的改进点，主要在于通过引入领导者与跟随者的协同机制，提升了搜索效率和准确性。其次，详细展示了LSMA...
黏菌优化算法改进：基于领导者策略的LSMA实现及其性能评估
04-15
内容概要：本文介绍了黏菌优化算法（SMA）的一种改进版本——基于领导者策略的黏菌优化算法（LSMA）。文中首先指出了传统SMA存在的问题，如收敛速度较慢和易陷入局部最优。接着详细描述了LSMA的核心改进点，即引入了...
基于领导者策略改进的黏菌优化算法（SMA）复现：算法实现与性能对比分析报告,黏菌优化算法（SMA）复现:（基于领导者策略改进更新策略）-LSMA 复现内容包括:改进算法实现、23个基准测试
02-01
基于领导者策略改进的黏菌优化算法（SMA）复现：算法实现与性能对比分析报告,黏菌优化算法（SMA）复现:（基于领导者策略改进更新策略）——LSMA。 复现内容包括:改进算法实现、23个基准测试函数、多次实验运行并...
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
q22837656的博客
11-24 326
本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 294
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 371
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 830
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
fengfuyao985的博客
11-25 92
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现
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
11-24 458
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。
D3QN+PER机制算法
2301_79815102的博客
11-22 758
Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。
ID3 算法为什么可以用来优化决策树
m0_37225702的博客
11-24 59
信息增益驱动：每次选择最能区分类别的特征，减少树的不确定性。贪心递归构建：快速生成高效结构，尽可能少的分支和深度。提前停止划分：避免冗余节点，提高分类效率。ID3 用“最优划分特征优先”的策略，让树更短、更准确、更高效。
多策略改进黏菌优化算法SMA及应用
黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA）是一种基于自然界中黏菌觅食行为启发而来的新型群智能优化算法，由Xue和Shen于2020年首次提出。该算法模拟了黏菌在寻找食物过程中所表现出的振荡运动、路径选择与信息素...
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