基于分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法求解单目标优化问题

最新推荐文章于 2025-12-02 21:35:49 发布

技术猎手

最新推荐文章于 2025-12-02 21:35:49 发布

阅读量71

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：学习算法 python Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevPhantom/article/details/132785363

Matlab 专栏收录该内容

173 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文探讨了如何利用分段权重和变异反向学习改进蝴蝶优化算法（BOA），以解决单目标优化问题。通过模拟蝴蝶行为，BOA在MATLAB中实现，对Rosenbrock函数进行优化。通过迭代更新，算法提高了搜索效率和收敛性，为单目标优化问题提供解决方案。

基于分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法求解单目标优化问题

蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm，BOA）是一种基于仿生学思想的启发式优化算法，模拟了蝴蝶寻找食物和繁殖的行为。在BOA中，蝴蝶种群通过搜索空间中的解来优化目标函数。为了提高算法的性能，可以引入分段权重和变异反向学习的策略。

在本文中，我们将介绍如何使用基于分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法来解决单目标优化问题，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要定义目标函数。在这里，我们以一个简单的单目标函数为例，即Rosenbrock函数。该函数的数学表达式如下：

function y = rosenbrock(x)
    y = sum(100 *

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

技术猎手

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

基于分段权重和变异反向学习的优化算法求解单目标问题附Matlab代码

持续更新

07-18

101

本文提出的基于分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法主要通过两个方法来增强其搜索能力。首先，在搜索过程中采用了分段权重的方法，即将搜索空间划分为多个子区域，并对每个子区域赋予不同的权重系数，以保证算法更加全面地搜索整个搜索空间。以上就是本文介绍的基于分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法的详细介绍和相关代码。蝴蝶优化算法是一种模拟自然界飞蛾和蝴蝶求生、繁衍和迁移的行为模式而提出的优化算法。与其他优化算法相比，蝴蝶优化算法具有更强的全局搜索能力和更高的收敛速度。

【智能优化算法】基于分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法求解单目标优化问题附matlab代码

qq_59747472的博客

02-12

508

1 简介针对原始蝴蝶优化算法容易陷入局部最优解,收敛速度慢及寻优精度低等问题,提出分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法.通过飞行引领策略来矫正邻域内蝴蝶的自身飞行,降低盲目飞行,增强算法跳出局部最优的能力;引入分段权重来平衡全局勘探及局部开发的能力,进而实现蝴蝶位置动态更新;使用变异反向学习对位置进行扰动,增加种群多样性以及提高算法的收敛速度.通过对9个测试函数和部分CEC2014函数及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明改进算法的收敛速度及寻优精度得到了极大改进.

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【智能优化算法】基于分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法求解单目标优化问题附matlab代码...

m0_60703264的博客

02-12

【麻雀算法】基于融合柯西变异和反向学习改进麻雀算法求解单目标优化问题matlab代码

qq_59747472的博客

01-08

1247

1 简介针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA).首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,在发现者位置更新方式中引入上一代全局最优解,提高全局搜索的充分性,同时加入自适应权重,协调局部挖掘和全局探索的能力,并加快收敛速度;然后,融合柯西变异算子和反向学习策略,在最优解位置进行扰动变异,产生新解,增强算法跃出局部空间的能力;最后,与3种基本算法和2种改进的麻雀算法进行对比,对8个基

【鲸鱼算法】基于融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法PTMWOA求解单目标优化问题附matlab代码

qq_59747472的博客

03-24

141

针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低,易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法.首先,利用Fuch混沌和反向学习生成均匀的初始种群;其次,设计基于双曲余弦函数的动态调整概率阈值以协调算法全局搜索与局部开采能力,采用可变权重对鲸鱼位置更新公式修正,提高收敛速度和精度;

自适应变异蝴蝶优化算法应用与改进方向【附代码】

坷拉博士

12-19

934

实验结果表明，经过优化后的 BP 神经网络在预测精度、泛化能力等方面都有了明显的提升，进一步验证了自适应变异蝴蝶优化算法在实际应用中的有效性和价值，为解决复杂的实际优化问题提供了一种新的、高效的方法。高斯变异以一定的概率对解向量的元素进行随机扰动，使个体能够跳出当前的局部最优区域，继续在更广泛的空间中寻找更好的解，从而提高了算法在复杂搜索空间中的寻优能力和鲁棒性。随着迭代的推进，权重逐渐减小，引导蝴蝶个体在已发现的较优区域进行更精细的局部搜索，从而实现了全局探索与局部开发能力的有效平衡。

蝴蝶优化算法：原理、改进与应用

拒绝AI玄学，只聊真技术▲

10-03

1204

蝴蝶优化算法作为一种新兴的群体智能优化技术，仿生原理直观、结构简单、易于实现。通过引入各种改进策略，如黄金正弦算法、柯西变异、自适应机制等，其性能得到了显著提升，在函数优化和工程设计等问题上展现出了良好效果。尽管BOA仍面临易陷入局部最优、收敛精度不足等挑战，但随着改进策略的不断提出和理论分析的不断完善，蝴蝶优化算法及其变种有望在更多领域得到应用和发展。对于研究者和工程师来说，根据具体问题特性选择合适的改进策略，是成功应用该算法的关键。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。

基于余弦相似度的改进蝴蝶优化算法

心升明月的博客

05-10

1950

文章目录一、理论基础1、蝴蝶优化算法2、改进蝴蝶优化算法（1）基于余弦相似度位置更新策略（2）根据适应度动态调整转换概率策略（3）自适应混合惯性权重一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 请参考这里。 2、改进蝴蝶优化算法 （1）基于余弦相似度位置更新策略引入余弦相似度衡量最优蝴蝶位置与周围蝴蝶的分布情况，通过构造当前蝴蝶个体位置和最优个体之间的向量，余弦相似度为分布情况的指标，更新余弦相似度较高且适应度较差的蝴蝶个体位置，既加快算法收敛的速度，也保持了种群的多样性。策略具体细节如下：首先构建a,b\bold

【论文研读】基于对偶种群的约束多目标优化进化算法

泛用演化计算、通用人工智能优化模型

03-29

4742

基于对偶种群的约束多目标优化进化算法 A Dual-Population-Based Evolutionary Algorithm for Constrained Multiobjective Optimization 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 最近我在学习约束多目标问题的论文，其中由明博士和张教授发表在TEVC上的c-DPEA非常不错~ 此篇文章为 M. Ming, A. Trivedi, R. Wang, D. Srinivasan and T. Zhang, "A Dual-Popul

【智能优化算法】基于分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法求解单目标优化问题附matlab代码.zip

02-16

在提供的压缩包中，"【智能优化算法】基于分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法求解单目标优化问题附matlab代码.pdf" 文件很可能是详细阐述了如何利用MATLAB编写和实现这一特定版本的BOA。该文件可能会包含算法的...

多策略混合改进麻雀搜索算法：sin混沌映射、动态自适应权重、柯西变异与反向搜索策略用于优化问题求解

07-30

使用场景及目标：适用于各种复杂的连续优化问题，如工程设计、机器学习参数调优等领域，目标是提高优化算法的性能，避免陷入局部最优，获得更好的全局解。其他说明：建议使用MATLAB 2020a及以上版本运行代码，以...

基于遗传算法的BP神经网络优化算法_基于遗传算法的BP神经网络优化算法_matlab_遗传神经网络_遗传算法_优化MATLAB_

09-29

**将遗传算法应用于BP神经网络的优化**，主要目标是优化网络的结构参数（如层数、节点数）和连接权重。首先，用编码方式表示BP神经网络的参数，如权重矩阵可以被编码为个体的基因串。然后，通过遗传算法的种群初始化...

【AI学习-comfyUI学习-第十二节-FLUX局部重绘工作流-各个部分学习-第十二节】

qq_22146161的博客

12-02

663

最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。加载图像这就是上传的那张桥墩照片没问题这也算各一个开始吧，我也在学习摸索中。

C++基础：Stanford CS106L学习笔记 1 类型与结构

WM2101的博客

12-02

240

本文介绍了C++的类型系统和结构体特性。在类型系统方面，C++采用静态类型，变量类型一旦确定不可更改，与Python的动态类型形成对比。静态类型能提高效率并减少运行时错误。文章还介绍了using类型别名、auto类型推断以及函数重载等现代类型特性。在结构体方面，展示了如何定义和使用结构体，以及使用std::pair模板简化多值返回的实现方式。通过对比Python和C++的代码示例，突出了C++在类型安全性和编译时检查方面的优势。

windows上位机开发学习（二）计时器案例（下） int大小

qq_43091070的博客

11-29

883

本文介绍了Windows上位机开发中计时器案例的代码实现过程。首先通过工具箱添加Timer控件并设置1秒间隔，然后详细讲解了核心代码：1)声明全局变量记录时间；2)实现"开始"按钮点击事件，解析用户输入并初始化计时器；3)编写Timer的Tick事件处理逻辑，每秒更新界面并判断倒计时结束。文章还展示了完成效果图，并附带单片机int类型大小对照表。最后提供了C#串口通信编程的学习参考网址，欢迎交流讨论。

音视频开发方向从入门到商业落地详细学习线路

ZouZou的专栏

12-01

752

本学习线路专为大学生设计，以“C/C++为根基、FFmpeg为核心工具”，从基础理论到工程实践再到商业落地，分三阶段递进，兼顾知识系统性与实战导向，全程抛开具体应用框架，聚焦音视频开发核心能力构建。

学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量