基于改进的融合物流混沌和正弦余弦算子的自适应 t 分布海鸥算法求解单目标优化问题

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布
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本文介绍了一种基于改进的融合物流混沌和正弦余弦算子的自适应 t 分布海鸥算法（ATDSA），用于解决单目标优化问题。通过引入混沌和正弦余弦算子，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。在MATLAB中实现的代码展示了算法的迭代过程和种群更新策略，适用于寻找全局最优解。

基于改进的融合物流混沌和正弦余弦算子的自适应 t 分布海鸥算法求解单目标优化问题

自然界中存在着许多复杂的问题，其中之一就是优化问题。优化问题旨在找到最优解决方案，使得目标函数的值最大化或最小化。在解决优化问题时，算法的选择起着至关重要的作用。本文将介绍一种基于改进的融合物流混沌和正弦余弦算子的自适应 t 分布海鸥算法，用于求解单目标优化问题。

自适应 t 分布海鸥算法（Adaptive T-Distribution Seagull Algorithm，ATDSA）是一种基于自然界中海鸥觅食行为的优化算法。该算法模拟了海鸥在觅食过程中的搜索策略，并通过迭代优化过程逐步寻找最优解。本文对传统的 ATDSA 进行了改进，引入了融合物流混沌和正弦余弦算子的策略，以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。

以下是基于 MATLAB 实现的改进的融合物流混沌和正弦余弦算子的自适应 t 分布海鸥算法的源代码：

function [bestSolution, bestFitness] = ATDSA(fitnessFunc
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基于混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法求解单目标优化问题附Matlab代码
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海鸥算法（Adaptive t-distribution Seagull Algorithm, ATSA）是一种优化算法，可以在单目标优化问题中寻找最优解，该算法通过融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子，实现了自适应调整海鸥群体的行为和分布，以达到更好的全局搜索能力。本文介绍了一种自适应t分布海鸥算法，通过融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子，实现了更好的全局搜索能力，同时在Matlab中编写了ATSA函数，可以帮助读者更好地理解和应用该算法。
【智能优化算法】基于融合改进 Logistics 混沌和正弦余弦算子的自适应 t 分布海鸥算法求解单目标优化问题附matlab代码
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02-11 980
1 简介 针对基本海鸥算法存在的缺陷，提出一种融合改进Logistics混沌和正弦余弦算子的自适应t分布海鸥算法（ISOA）。首先，采用改进Logistics混沌映射初始化种群，使海鸥更加均匀地分布于初始解空间；其次，在海鸥位置更新方式中引入正弦余弦算子来协调算法的局部搜索和全局搜索，同时加入改进的参数A加快算法收敛速度；然后，引入自适应t分布变异策略，在最优解位置进行扰动变异产生新解，增强算法跳出局部最优的能力；最后，基于8个标准测试函数与3种基本算法进行对比仿真实验，结果表明ISOA与其余3种算法相比
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