自私群体优化算法及其Matlab实现

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布
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自私群体优化算法（SGO）是一种基于进化策略的优化算法，它利用自私和合作个体的协同来提高搜索效率和稳定性。本文介绍了SGO的工作原理，并提供了在Matlab中的实现代码，可用于解决单目标优化问题，通过调整参数能获得更精确快速的搜索结果。

自私群体优化算法及其Matlab实现

自私群体优化算法(Selfish Group Optimization, SGO)是一种基于进化策略的优化算法，它将种群分为两类——自私和合作。自私个体更加关注自身的利益，而合作个体则更关注整个群体的利益。在算法的演化过程中，自私个体会更多地探索解空间，而合作个体则会利用自己的经验来指导整个群体的搜索。通过自私和合作的协调配合，SGO成功地提高了搜索过程的效率和稳定性，在单目标优化问题上得到了广泛的应用。

下面给出SGO算法在Matlab中的实现代码：

function [bestPosition,bestFitness] = SGO(fitnessFunction, dimension, numParticles, maxIterations
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【优化算法】社会群体优化算法（SGO）【含Matlab源码 1449期】
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10-24 1101
社会群体搜索算法借鉴了生物界中动物的社会等级制度以及协作行为．在一些群居性动物的社会群体中，有着严格的等级制度，群体中每一个个体都有着各自的分工和职能．如狼群，一个狼群是由一个或数个家庭组成的，狼群中有头狼和其他的普通公狼．在捕食猎物的过程中，头狼根据自身的意志进行行动，狼群会听从头狼的指挥和自身意志而进行捕猎活动，通过协作来提高捕猎的成功率．参考上述狼群的行为，本文在社会群体算法模型中定义了以下３种类型的行为： １）个体根据自己的意愿进行行动；２）个体根据他人的意愿进行行动；
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05-29
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【社会群体优化算法】基于社会群体优化算法求解单目标优化问题matlab代码
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01-09 521
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智能优化算法：社会群体优化算法-附代码
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智能优化算法：自私羊群优化算法-附代码
Jack旭的博客
09-12 3929
智能优化算法：自私羊群优化算法-附代码 文章目录智能优化算法：自私羊群优化算法-附代码1.算法原理1.1 初始化种群个体1.2 分配生存价值1.3 算法的结构1.3.1 猎物领袖的运动1.3.2 猎物追随者的跟随运动或逃脱运动1.3.3 捕食者的狩猎运动1.3.4 捕食阶段和恢复阶段2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码 摘要：自私羊群优化 （Selfish Herds optimization，SHO） 算法是由 Fausto 于 2017 年提出的元启发式算法。该算法主要模拟羊群受到捕食者攻击时的
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08-11 146
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【优化算法】自私羊群优化（SHO）【含Matlab源码 1569期】.zip
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完整代码，可直接运行
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09-05
南方地理数据处理平台是南方测绘出品的一款新一代GNSS数据处理软件，具有强大的静态解算、动态后处理功能，支持各种卫星系统的数据，支持南方测绘全系RTK静态数据。此外还包含丰富的大地测量工具，如道路设计、坐标转换等等，并且与南方工程之星5.0共通共用。本版本为beta版，如使用正式发布请移步至官网www.southgnss.com免费下载使用。
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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。
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11-24 436
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。
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