基于混沌与高斯变异的灰狼优化算法求解单目标优化问题（附带Matlab代码）

最新推荐文章于 2024-03-01 09:28:50 发布

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本文介绍了基于混沌与高斯变异的灰狼优化算法，用于解决单目标优化问题。通过Matlab代码实现，详细解析算法参数及迭代过程，包括混沌映射更新、灰狼位置和速度更新，以及高斯变异操作，以增加种群多样性。该算法可应用于各种优化问题，但需根据问题特点调整参数。

基于混沌与高斯变异的灰狼优化算法求解单目标优化问题（附带Matlab代码）

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种基于自然灰狼行为的优化算法，它模拟了灰狼群体的寻食行为和社会等级，用于解决单目标优化问题。本文将介绍基于混沌与高斯变异的灰狼优化算法，并提供相应的Matlab代码实现。

首先，我们需要导入必要的Matlab库和函数，以便实现算法。

function [best_solution, best_fitness] = GWO_Chaotic_Gaussian(function_name, lb, ub, dimension, population_size

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基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法(IGWO)（Matlab代码实现）

weixin_46039719的博客

11-28

620

👨‍🎓💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁参考文献：I-GWO算法受益于一种新的运动策略，称为基于维度学习的狩猎（DLH）搜索策略，该策略继承自自然界中狼的个体狩猎行为。DLH使用不同的方法为每只狼构建一个邻域，其中相邻的信息可以在狼之间共享。DLH搜索策略中使用的这种维度学习可以增强本地和全球搜索之间的平衡并保持多样性。

精英学习策略

Panpan Wei的博客

07-06

3001

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群体智能优化算法--烟花算法（附优化参数的通用代码）

liwenjie0的博客

08-07

3595

烟花算法是由北京大学谭营教授提出了烟花算法。这是一种既简单又具有较强优化能力的算法。根据烟花爆炸的原理，每个烟花爆炸之后会选择最好的烟花作为下一次爆炸的烟花。而且在多个烟花爆炸的同时,每个烟花都是相互独立的，寻找最优爆炸烟花只在自身本身爆炸范围内寻找。该算法的鲁棒性体现在自身算法的特点上。适应度值的不同，会导致爆炸半径及产生烟火的数量不同,每个烟花个体之间是相互独立又是相互交流的，非常便捷。一、烟花算法组成爆炸烟花:烟花爆炸产生火花。在此过程中，主要包括了爆炸强度、爆炸幅度、位移操作...

性能优越！|融合多策略的灰狼优化算法

sfejojno的博客

10-16

1486

本文提出的改进灰狼优化算法具有良好的性能，改进有效，同时，本文的改进策略也可以进行推广，比如将灰狼算法的领头狼的机制引入其他算法中。对于本文的算法，也可以进一步改进，比如引入人工蜂群中的食物源的思想，若算法出现进化停滞，可以辅以扰动，想必也能进一步提升性能。

多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法-附代码

Jack旭的博客

05-29

1144

多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法文章目录多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法1.樽海鞘群算法2.多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘算法2.1 SSA 算法参数分析2.2 共生策略2.3非均匀高斯变异3.实验结果5.参考文献6.Matlab代码7.python代码摘要：针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点，提出一种多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法(MSNSSA).根据不同适应度值将樽海鞘链群分为三个子种群，各个子种群分别进行领导者位置更新、追随者共生策略和链尾者非均匀高斯变异等操作．

【和声搜索算法】高斯变异和声搜索多目标优化算法附matlab代码

最新发布

matlab_dingdang的博客

03-01

1481

和声搜索算法（HSA）是一种基于音乐和声原理的新型元启发式算法。近年来，HSA因其简单有效而被广泛应用于各种优化问题。然而，HSA在处理多目标优化问题时存在收敛速度慢、多样性差等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种高斯变异和声搜索多目标优化算法（GMHSA-MO）。该算法将高斯变异策略引入HSA，以增强种群多样性并提高收敛速度。此外，该算法还采用非支配排序和拥挤度计算机制，以维持种群的多样性并引导搜索过程向帕累托最优解集收敛。引言多目标优化问题（MOP）是指同时优化多个相互冲突的目标函数的问题。

【优化求解】基于混沌反向学习改进灰狼优化算法求解单目标优化问题matlab代码.zip

12-03

《基于混沌反向学习改进灰狼优化算法求解单目标优化问题matlab代码》在当前的计算领域，优化问题的解决是至关重要的，尤其是在工程、科学和经济等多个领域。本资源提供了一种创新的解决方案，即通过混沌反向学习...

【灰狼算法】基于自适应头狼的灰狼优化算法求解单目标优化问题（ALGWO）matlab代码.zip

04-01

《基于自适应头狼的灰狼优化算法在单目标优化问题中的应用——MATLAB实现》 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种借鉴自然界灰狼社会行为的全局优化算法，由Doğanaksoy和Ünver在2014年提出。该算法...

【多目标优化求解】基于matlab灰狼优化算法求解多目标优化问题【含Matlab源码 007期】.zip

11-30

总之，基于MATLAB的灰狼优化算法解决多目标优化问题是一个强大的工具，它能够处理复杂的问题，并且具有良好的全局寻优能力。通过理解和应用这个算法，不仅可以解决特定的优化任务，还能提升对优化理论和实践的理解。

【智能优化算法-灰狼算法】基于改进灰狼优化算法求解单目标优化问题附matlab代码.zip

04-25

在这个压缩包中，"【智能优化算法-灰狼算法】基于改进灰狼优化算法求解单目标优化问题附matlab代码.zip"，包含了对灰狼算法的一种改进版本，即"I-GWO"，用于解决单目标优化问题。以下是对这些文件的详细解读： 1. *...

【CGSSA-BP预测】基于混合混沌-高斯变异-麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）

你的Matlab小助手

10-22

123

在该研究中，首先使用BP神经网络建立预测模型，然后利用混合混沌算法、高斯变异算法和麻雀算法来优化BP神经网络的权重和偏置。基于混合混沌-高斯变异-麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究是一种利用混合混沌算法、高斯变异算法和麻雀算法来优化BP神经网络的预测方法。基于混合混沌-高斯变异-麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究是一种有效的方法，可以用于解决回归预测问题，并在实际应用中具有广泛的应用前景。首先，混合混沌算法是一种基于混沌序列的全局优化算法，通过引入混沌序列来增加搜索空间的多样性，以避免陷入局部最优解。

高斯matlab

12-30

用于半变异函数的拟合，function [lambda_nu]=lambda(covar_gk,c_mean) % 该函数计算权矩阵 function gk=general_k(lambda_nu,position) % 该函数计算普通克里金法插值12.5 13.5 15.2 9.8 14.7 8 13 15.6 18.2 13 6.4 8.9 9.2 11.7 12 14.5 16.5 19.8 16.9 13.2 7.5 12.6 14.9 18.7 20.7 17.5 14.7 13 12 6.5 8.9 7.8 12.4 13.5 18.7 17.6 11.7 10.6 10.2 9.5 8.6 13.715.6 16.5 12.5 11.7 9.7 9.3 9.6 12.8 13.5 12.3 11.4

高斯模型matlab程序代码,我找到的高斯混合模型的代码

weixin_28871097的博客

03-18

692

function [Alpha, Mu, Sigma] = GMM_EM(Data, Alpha0, Mu0, Sigma0)%% EM迭代停止条件loglik_threshold = 1e-10;%%初始化参数[dim, N] = size(Data);M = size(Mu0,2);loglik_old = -realmax;nbStep = 0;Mu = Mu0;Sigma = Sigma0...

基于逐维高斯变异的混沌麻雀优化算法-附代码

Jack旭的博客

10-22

2127

摘要：针对麻雀算法初始化种群盲目性、全局搜索能力尚差容易陷入局部最优等问题,提出了一种逐维高斯变异的混沌麻雀优化算法.该算法首先利用singer混沌映射策略对种群进行初始化,克服种群初始化的盲目性。然后引入翻筋斗觅食策略来提高种群的全局搜索能力,最后引入惯性权重因子,针对最优原子采用逐维度高斯变异,提高其跳出局部最优解的能力,提高算法的全局搜索能力。

一种引入过渡阶段和高斯变异的改进算术优化算法(TGAOA)-附代码

Jack旭的博客

04-23

957

摘要：针对算术优化算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题，提出了一种改进的过渡高斯算术优化算法，该算法将新的非线性过渡阶段与改进的高斯变异策略相结合。首先，为了更好地从勘探阶段的高离散度策略过渡到开发阶段的低离散度策略，提出过渡阶段策略，并通过比较三种曲线实验重构数学优化加速函数。其次，引入具有算术优化算法特性的高斯变异策略和边界函数策略，加强算法跳出局部区域的能力。

高斯过程原理、推导过程、可视化+代码

BTOhollon的博客

04-24

1328

高斯过程 Gaussian Processes 是概率论和数理统计中随机过程的一种，是多元高斯分布的扩展，被应用于机器学习、信号处理等领域。本文对高斯过程进行公式推导、原理阐述、可视化以及代码实现，介绍了以高斯过程为基础的高斯过程回归 Gaussian Process Regression 基本原理、超参优化、高维输入等问题。

高斯混合模型的代码

xwt19940821的博客

06-04

573

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Ma...

基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法-附代码

Jack旭的博客

06-27

4757

摘要：针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时同样存在依赖初始种群、过早收敛、易陷入局部最优等缺点，提出一种改进的灰狼优化算法应用于求解函数优化问题中。该算法首先利用混沌Cat映射产生灰狼种群的初始位置，为算法全局搜索过程的种群多样性奠定基础；同时引入粒子群算法中的个体记忆功能以便增强算法的局部搜索能力和加快其收敛速度；最后采用高斯变异扰动和优胜劣汰选择规则对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优。...

DeepMutation 变异操作实现代码

年糕的博客

06-28

730

cnn_operator.py 前馈神经网络的变异操作 # 神经元随机阻塞 def random_select(total_num, select_num, layer_list, layer_dict): """ :param total_num: :param select_num: :param layer_list: :param layer_dict: :return: """ indices = np.random.choice(

基于改进灰狼算法的单目标优化问题求解及Matlab实现

资源摘要信息: "本文档主要介绍了一种名为灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）的智能优化算法，并且提供了基于这种算法改进后用于解决单目标优化问题的Matlab实现代码。灰狼优化算法是一种模拟自然界灰狼捕食...