基于群智能优化算法求解单目标问题——附Matlab代码

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本文介绍了基于象群算法(Elephant Swarm Algorithm, ESA)解决单目标问题的方法,详细阐述了算法原理并提供了Matlab代码实现。ESA模拟大象群体觅食,用于高维优化问题,具有高速度和高质量搜索特点。" 132234519,19671765,R语言ggplot2包的数据可视化技巧,"['信息可视化', 'R语言']

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基于群智能优化算法求解单目标问题——附Matlab代码

群智能优化算法 (Swarm Intelligence Optimization Algorithm, SIOA) 是一种基于自然界中群体行为的优化算法。在实际应用中,SIOA 已被广泛应用于许多领域,如机器学习、数据挖掘等。

本文介绍了一种基于象群算法 (Elephant Swarm Algorithm,ESA) 解决单目标问题的方法,以及具体的 Matlab 代码实现。

  1. 算法原理

ESA 是一种群智能优化算法,模拟了大象群体的觅食过程。该算法是一种分布式算法,可以处理高维优化问题。与其他群智能算法相比,ESA 具有更高的搜索速度和更好的搜索质量。

ESA 的优化过程可以用以下伪代码表示:

对于每个大象:

  1. 初始化位置和速度;

  2. 计算适应度值;

  3. 根据适应度值更新位置和速度。

重复以上步骤直到满足停止准则。

ESA 的关键是如何更新位置和速度。更新位置的公式如下:

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