基于混沌反向学习改进的灰狼优化算法求解单目标优化问题

混沌反向学习改进的灰狼优化算法求解单目标优化问题
最新推荐文章于 2024-10-15 19:10:43 发布
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文章标签： 学习 算法 Matlab
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该文介绍了如何使用混沌反向学习改进灰狼优化算法（GWO）以解决单目标优化问题。传统GWO可能陷入局部最优，混沌反向学习则能提升算法的多样性和全局搜索能力，加快收敛速度。文中给出了MATLAB代码示例，展示算法实现过程，并指出实际应用中可按需调整参数和优化算法。

基于混沌反向学习改进的灰狼优化算法求解单目标优化问题

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于灰狼群体的协作行为。它模拟了灰狼群体的寻食行为，通过迭代搜索来寻找最优解。然而，传统的GWO算法在解决复杂的优化问题时可能会陷入局部最优解，导致收敛速度较慢。

为了提高GWO算法的性能，可以结合混沌反向学习方法进行改进。混沌反向学习是一种利用混沌序列来改善优化算法性能的技术。它通过引入混沌序列来增强算法的多样性和全局搜索能力，从而提高算法的收敛速度和优化效果。

下面是基于混沌反向学习改进的灰狼优化算法的MATLAB代码实现：

function [bestSolution, bestFitness] = CBL_GWO(objectiveFunc, lb, ub
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混沌反向学习优化算法与Matlab实现
CyberLynxX的博客
08-07 496
混沌反向学习优化算法是一种基于混沌序列和反向学习的新型优化算法。该算法通过引入混沌序列增加搜索空间，同时使用反向学习技术来改进灰狼优化算法并提高优化性能。本文将介绍混沌反向学习优化算法的基本原理和具体实现，并提供Matlab源代码供读者参考。在混沌反向学习优化算法中，混沌序列产生器主要用于扩大搜索空间，降低搜索过程中陷入局部极值的可能性，提高全局搜索能力。（2）反向学习：根据当前最优解，反向计算适应度函数的梯度，指导搜索方向。（1）混沌序列产生器：利用混沌函数生成混沌序列，扩大搜索空间。
【单目标优化求解】基于matlab混沌反向学习改进灰狼优化算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 2846期】
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07-23 232
混沌反向学习改进灰狼优化算法（Chaos Backward Learning Enhanced Grey Wolf Optimization，CBLE-GWO）是一种基于混沌反向学习和灰狼优化算法的改进算法。它结合了混沌序列的引入和反向学习的概念，以增强原始的灰狼优化算法的性能。CBLE-GWO的基本原理如下：初始化种群：随机生成一定数量的灰狼个体，并为每个个体分配随机的初始位置和速度。评估个体适应度：根据问题的定义，计算每个个体的适应度值，即评估其在搜索空间中的性能。
【优化求解】基于混沌反向学习改进灰狼算法matlab源码
m0_60703264的博客
06-29 267
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)是新型启元优化算法,相比于其他群体智能优化算法,该算法同样存在收敛速度较慢、不稳定、易陷入局部最优等问题。针对上述问题,根据GWO算法的结构特点,提出了一种自适应调整策略的混沌灰狼优化算法(Chaotic Local Search GWO),利用自适应调整策略来提高GWO算法的收敛速度,通过混沌局部搜索策略增加种群的多样性,使搜索...
【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
m0_60703264的博客
11-30 591
提出一种基于混沌和精英反向学习的混合灰狼优化算法以解决高维优化问题.首先,采用混沌序列产生初始种群为算法进行全局搜索奠定基础;然后,对当前精英个体分别执行精英反向学习策略以协调算法的勘探和开采能力;最后,在搜索过程中对决策层个体进行混沌扰动,以避免算法陷入局部最优的可能性.选取10个高维(100维,500维和1 000维)标准测试函数进行数值实验,结果表明,混合灰狼优化算法在求解精度及收敛速度指标上均明显优于对比算法.
GWO_灰狼算法_混沌反向学习_灰狼_灰狼优化_灰狼优化算法_
09-29
灰狼优化算法，混沌反向学习，matlab
【优化求解】基于混沌反向学习改进灰狼算法matlab源码.md
08-09
【优化求解】基于混沌反向学习改进灰狼算法matlab源码.md
【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...
混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法
心升明月的博客
12-24 3220
为解决鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低等问题，提出了一种基于混沌策略和单纯形法优化的鲸鱼优化算法。首先，采用混沌反向学习策略初始化鲸鱼种群个体，降低随机化的原始种群对算法收敛的影响；然后，引入一种自适应权重策略，平衡算法的全局寻优和局部探索能力；最后，再引入单纯形法对原算法进行改进，提高算法的局部搜索能力和寻优能力。对8个典型基准函数的仿真分析表明，CSWOA的收敛速度和寻优精度均有一定的提高。
原创改进直接用！|多策略改进的白鲸优化器(MSBWO),含函数测试，工程设计问题，消融实验MATLAB
sfejojno的博客
02-17 2281
文章来源于我的，主要更新函数测试：前面的文章中KAU介绍了2022年发表在中科院1区期刊KBS上的优化算法——白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization，BWO)[1]，该算法与15种优化算法在30个基准函数和4个真实优化问题上进行测试，均显示出其惊艳的性能。但BWO也和其他算法一样，在某些复杂场景（可以结合你们的应用场景进行描述）中存在收敛速度慢、全局探索能力不足、易陷入局部最优的问题。
基于混沌优化和自适应反向学习的秃鹰搜索算法
心升明月的博客
06-19 2594
针对秃鹰搜索算法求解精度低、收敛速度较慢、容易陷入局部最优的问题，提出一种基于混沌优化和自适应反向学习的秃鹰搜索算法。首先，在选择搜索空间阶段引入正弦混沌映射更新秃鹰群位置，增加随机性，优化全局搜索能力；其次，在俯冲捕获猎物阶段加入指数自适应，平衡了全局搜索和局部搜索，同时加快收敛速度；最后，对更新后的最优秃鹰位置使用反向学习策略，提高跳出局部最优的可能性。选取12个测试函数对算法的性能进行了测试，结果表明本文改进的秃鹰搜索算法具有更优的求解精度和收敛速度。...
基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法
心升明月的博客
01-08 5283
针对鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调、易陷入局部最优的不足，提出一种基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA)。首先，采用混沌反向学习策略产生初始种群，为全局搜索多样性奠定基础；其次，设计收敛因子和惯性权重的非线性混沌扰动协同更新策略以平衡全局探索和局部开发能力；最后，将种群进化更新与最优个体的混沌搜索机制相结合，以减小算法陷入局部最优的概率。实验结果表明，CWOA在收敛速度、收敛精度、鲁棒性方面均较对比算法有较大提升。
一种改进的黏菌优化算法
心升明月的博客
03-08 4526
文章目录一、理论基础1、黏菌算法2、改进的黏菌算法2.1 基于混沌反向的学习策略2.2 自适应策略2.2.1 新的非线性递减策略2.2.2 线性递减选择范围2.3 螺旋搜索策略2.4 MSMA算法伪代码二、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、改进的黏菌算法 为了克服基本SMA的缺点，本文提出了三种改进策略来提高其性能，分别是：采用基于混沌反向的学习策略增强种群多样性；采用自适应策略平衡算法的开发和探索能力；为了防止算法陷入局部最优，采用了螺旋搜索策略。下面详细介绍三
【智能算法改进】基于多策略融合灰狼算法的移动机器人路径规划
Logic_9527的博客
06-16 1445
1] 黄琦,陈海洋,刘妍,等.基于多策略融合灰狼算法的移动机器人路径规划[J].空军工程大学学报,2024,25(03):112-120.生成新的狼以替代被淘汰的狼。种群淘汰机制可以剔除适应度最差的狼，但是无法保证生成的新狼适应度值一定优于原来的解。取值影响算法的寻优能力，当C1>1算法具有较强的局部开发能力；融合Logistic混沌映射和Tent混沌映射生成。每次迭代后选择适应度最差的G匹狼进行淘汰，通过。引入Sigmoid函数，修改。为了加快种群收敛速度，采用。
改进的灰狼优化算法综述及Matlab实现
2301_78484069的博客
07-12 379
作为一种经典的优化算法，灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）模仿了灰狼群的群体行为，通过追踪群体中最优的灰狼来对问题进行求解。Iterative映射（IM）是一种常见的优化方法，其基本思路是通过映射将搜索空间转换为一个规则区域，在该区域内应用传统的优化算法，得到更好的优化结果。同时，也可以尝试将IM和SGWO等改进思想应用于其他优化方法，或者针对特定问题提出新的改进算法，不断探索和完善优化算法的理论和应用。（4）重复执行第（2）~（3）步，直至达到设定的停止条件。
MOGWO|多目标灰狼优化算法原理、改进、利用及代码实现（Matlab）
sfejojno的博客
01-10 6059
在前面的文章中，作者大多介绍的都是单目标优化算法，然而现实世界的很多问题通常由多个目标组成（比如作者在上一篇文章中介绍的无人机路径规划，各成本函数可以看作不同的目标，若改变成本函数的权值，其规划结果会不同）。解决多目标问题通常很困难，因为目标之间往往会相互冲突。要使所有目标同时都达到最优往往是不可能实现的。因此，对于多目标问题，需要找到的是一组均衡解，也就是Pareto最优解[1]，使各个目标尽可能达到最优，这个过程即为多目标优化。图片来源：进化超多目标优化研究进展及展望。
非线性参数的精英学习灰狼优化算法
心升明月的博客
07-23 4179
文章目录一、理论基础1、灰狼优化算法2、非线性参数的精英学习灰狼优化算法（1）精英反向学习（2）调整收敛因子aaa（3）改造位置更新公式（4）算法步骤二、仿真实验与分析三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、灰狼优化算法 请参考这里。 2、非线性参数的精英学习灰狼优化算法 （1）精英反向学习 精英反向学习(elite opposition-based learning, EOBL)是通过当前问题的可行解构造其反向解，以此来增加种群的多样性，并从当前解和反向解中选取最优解作为新一代个体。 精英
SOGWO：基于选择对立的灰狼优化算法
最新发布
Logic_9527的博客
10-15 1303
本文提出了一种基于选择性对立学习的灰狼优化算法（SOGWO），该算法通过对特定维度实施反向学习，旨在增强探索行为并提升收敛效率。SOGWO利用斯皮尔曼相关系数识别社会地位最低的ω狼，将其作为反对学习的对象，从而减少无效探索，加速算法收敛。这种策略有效地保持了在优化过程中寻找最优解的概率，优化了算法的整体性能。
【饮料检测】基于计算机视觉的饮料类别和价格识别系统附Matlab代码
qq_59747472的博客
08-05 160
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)是新型启元优化算法,相比于其他群体智能优化算法,该算法同样存在收敛速度较慢、不稳定、易陷入局部最优等问题。针对上述问题,根据GWO算法的结构特点,提出了一种自适应调整策略的混沌灰狼优化算法(Chaotic Local Search GWO),利用自适应调整策略来提高GWO算法的收敛速度,通过混沌局部搜索策略增加种群的多样性,使搜索过程避免陷入局部最优。最后利用6个测试函数对算法进行仿真验证,并结合其他4种算法进行了横向比较。实验结果证明,所
精英反向学习带扰动因子的混沌蚁狮算法-附代码
Jack旭的博客
08-27 1308
摘要：针对蚁狮算法易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,本文提出了基于精英反向学习带扰动因子的混沌蚁狮算法。该算法首先通过对蚂蚁的随机游走公式引入扰动因子,有效提高了寻优精度,避免算法陷入局部最优,有效平衡了全局最优搜索与局部最优搜索;对蚁狮的精英个体进行反向学习生成精英反向解,增加了种群多样性;通过比较当前最优解与精英反向解,选出优异个体作为新的全局最优解;最后在蚂蚁受轮盘赌选择蚁狮、精英蚁狮影响的随机游走公式中引入Logistic混沌映射,有效提高了算法的全局搜索能力和寻优精度。...
混沌反向学习在灰狼优化算法中的应用研究
灰狼优化算法结合混沌反向学习机制后，可以进一步提升算法的全局搜索能力和收敛速度，通过引入混沌序列的随机性和遍历性，以及反向学习的多样性保持，该混合算法在求解复杂优化问题时往往表现出更好的性能。...
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