群智能算法改进思路

最新推荐文章于 2024-09-12 20:21:20 发布
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#算法

本文探讨了群智能算法的改进思路，包括深入分析单个更新公式、结合多种更新公式、修复算法缺陷以及算法在优化、博弈和智能系统等领域的应用。通过改进更新策略，增强全局探索和开发能力，旨在提升算法的性能和适应性。

群智能算法改进思路

本文仅从方法论的角度来进行探讨，不涉及具体的改进方法。

1.先看单个更新公式

我们常见的群智能算法其核心无非是位置更新公式，大多更新方式都可以写作下面的公式：
X(t+1)=X′(t)+ΔX X(t+1) =X'(t)+ΔX X(t+1)=

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群智能优化算法改进方法分析与建议
m0_62871758的博客
01-21 4041
针对现有的群智能优化算法改进策略进行一定分析，并对其改进方法提出一些建议
智慧型粒子群优化算法
移步公众号获取
03-16 899
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【计算智能】——群体智能算法（蚁群优化算法ACO、粒子群优化算法PSO）
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群智能算法改进机制学习
LJJ_MM的博客
04-09 764
前哨机制 前哨机制由贪婪选择和高斯变异两部分组成，主要用的提高算法的收敛速度； 多种群机制 将种群划分为几个子群，并从中选择几个个体，然后被选择的个体被映射到特征空间中易扩展探索能力； ...
群智能优化算法改进-变异策略总结与分析
qq_18823753的博客
03-27 2166
变异策略也是群智能优化算法改进中常用的，来源于遗传算法（Genetic Algorithm，GA）中的变异（mutation）操作，由于群智能优化算法中的个体选择多样，可以是最佳个体、随机个体、当前个体等等，因此变异形式很多。
群智能算法改进第四期-改进灰狼优化算法
移步公众号获取
04-10 4614
1.写在前面 该系列为改进智能优化算法，欢迎私信一起交流问题，更多的改进算法可查看往期的推文。有问题或者需要其他建议的话，非常欢迎后台私信交流，共同进步，如若出现违反学术道德的情况与本博客以及作者无关，所有资料仅做参考。推文仅做引导作用，具体原理以及数学模型自行学习改进！！！ 推文相关代码后台回复关键词获取，代码本身不值钱，值钱的是思想，欢迎大家后台私信留言。 2.改进灰狼优化算法 灰狼优化算法大家也都比较熟悉了，由于灰狼优化算法中灰狼种群始终向全局最优的前三个解靠近，导致其全局搜索能力较弱，对
MATLAB实现智能优化算法：粒子群、遗传、灰狼、磷虾群算法及其改进与应用
最新发布
08-09
此外，作者分享了自己在光伏参数优化、车间调度和无人机路径规划等多个实际项目中运用这些改进后的智能算法所取得的成功经验。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研工作者、高校师生以及从事相关领域的工程师。 ...
改进共生搜索算法(CSOS)性能提升及其与多种群智能算法的对比研究
05-11
内容概要：本文详细探讨了改进共生搜索算法(CSOS)的性能提升方法及其与其他多种群智能算法的对比效果。...其他说明：文中提到的一些改进思路和技术细节对于进一步深入研究群体智能算法提供了有价值的参考。
Python实现群智能算法
qq_42568323的博客
09-12 1577
群智能算法（Swarm Intelligence Algorithm）是一种基于自然界群体行为的优化算法，它通过模拟群体生物（如鸟群、鱼群、蜜蜂群等）的协同搜索行为来解决复杂的优化问题。该类算法的核心思想是利用个体之间的简单行为与互动来实现全局优化。群智能算法是一类强大的全局优化算法，其适用范围广泛，且具有较强的全局搜索能力。在Python中，通过面向对象的设计思想，我们可以轻松实现粒子群优化、人工蜂群等常见群智能算法，并将其应用于各类优化问题。
【第一期】改进群体智能优化算法终结者，将近3000个改进策略+1万种改进算法！！！
安安讲代码的博客
11-13 7869
本期内容共包含2816种改进方案，配合5个群体智能优化算法，实现1万多个改进算法的生成。可以帮助大家顺利发表文章、轻松毕业！！！
群优化算法改进策略--佳点集初始化
weixin_44028734的博客
01-15 8146
根据“没有免费的午餐”，，所以很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。等等。多策略就是三三两两改进策略的排列组合。在排列组合的同时，保守估计：95%群体智能优化算法的初始化方式是一个随机初始化形式，即其中，lb为变量下界，ub为上界，D为变量维数。那么，可能是因为实现简单，随机性强。这种初始化方式有没有弊端呢？据文献[1,2]报道，是有的。
【群智能算法】一种改进的哈里斯鹰优化算法 IHHO算法[1]【Matlab代码#17】
jayxiaoxionger的博客
05-03 1522
一种改进的哈里斯鹰优化算法 IHHO算法，注释详细，附带说明。
【56种常用的改进策略】从入门到创新改进群智能优化算法，仅需一行代码-matlab代码
weixin_44028734的博客
05-08 1790
前期已分享320多种基础优化算法（根据“没有免费的午餐”，。所以很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。公众号也整理了，提供了示例算法，轻松让你学会如何改进算法。共计56种。提供的示例算法中有原始算法和改进的算法，可以对比两者之间的不同，学会改进方式。一种简单的方式是，将原始算法放在屏幕左侧，改进的算法放在屏幕右侧，。其实，为了节省大家的时间，提高改进效率，改进策略均已集成函数形式，改进时调用即可。
16种常用智能优化算法改进策略---剩余篇，可用于改进所有智能算法，让小白也会改进智能算法。...
woaipythonmeme的博客
10-27 1万+
俗话说，授人以鱼不如授人以渔。智能算法的改进作为一个创新点，大家任何时候都可以拿来去水水论文，甚至专利。网上关于智能算法改进的论文不计其数！但是，如果细数改进策略！也是能够数的过来的！之前作者推出过两篇关于智能算法常用的改进策略。包含的改进策略有：①莱维飞行，②随机游走，③螺旋飞行，④高斯随机游走，⑤三角形游走，⑥高斯变异，⑦t分布扰动变异，⑧自适应t分布扰动变异，⑨柯西变异，⑩差分变异。为了方便...
智能优化算法的常用改进方法
hahahahah123456的博客
02-19 1万+
智能优化算法2-改进方法（未完待续） 群智能优化算法是一种模拟自然界生物行为和自然现象的元启发式算法,具有良好的并行性和自主探索性。 1.通过初始化种群改进 大多数群体智能算法（启发式智能优化算法）初始种群中个体的生成是给定范围内随机生成，导致初始个体具有较大的随机性和不确定性，所以可以通过改进初始化种群的方式改进算法优化和收敛性能，实现局部开发和全局探索能力的提升。 1.1 混沌映射 1.2 反向学习 1.3 莱维飞行 2.策略优化个体迭代更新 2.1高斯游走策略 2.2 随机游走策略 2.3正余弦优化策
超强来袭！多种sci智能优化算法改进策略学习
2301_82017165的博客
03-07 2070
DLH搜索策略中使用的维度学习增强了局部和全局搜索之间的平衡，保持了多样性。可对比和二次开发，代码已详细注释改进点并附带参考文献PDF，这些策略可推广到其它算法，该论文为中科院sci二区top论文，具有很大的参考价值。可对比和二次开发，代码已详细注释改进点并附带参考文献PDF，这些策略可推广到其它算法，该论文为中科院sci一区top论文，具有很大的参考价值。可对比和二次开发，代码已详细注释改进点并附带参考文献PDF，这些策略可推广到其它算法，该论文为中科院sci一区top，具有很大的参考价值。
人工智能：群智能算法的一般框架、特点和不足
hanmo22357的博客
10-22 3981
群智能算法是基于概率计算的随机搜索进化算法，在结构、研究内容、方法以及步骤上都有很大的相似性。②参数设置没有确切的理论依据，对具体问题和应用环境的依赖非常大；步骤3：判断是否满足终止条件，如果不满足则继续进行迭代；步骤5：从当前种群中挑选出部分个体进行社会协作；步骤1：初始化种群规模、迭代次数等参数；步骤4：计算当前一代种群中个体的适应度；步骤7：通过竞争过程生成新一代的种群；步骤2：在解空间中随机初始化种群；步骤8：结束循环，输出最终解。输入：解空间的初始种群。步骤6：自我适应过程；
群体智能算法可投稿期刊
cjd688的博客
05-18 3677
研究群体智能算法、启发式算法等可以投稿的相关期刊内容介绍。
群体智能优化算法是不是大力出奇迹？
初心不忘产学研的博客
03-22 3009
算法的稳定性也可能受到多种因素的影响，如数据质量、环境噪声等，这增加了商业应用的风险。在某些情况下，算法的使用可能涉及个人数据的收集和处理，这需要遵守相关的法律法规和隐私政策。总之，群体智能优化算法之所以各种类型层出不穷，是由于问题的多样性、性能提升的需求、技术融合的趋势以及实际应用的需求等多方面因素共同作用的结果。综上所述，群体智能优化算法在商业化道路上遇到的挑战是多方面的，需要算法研究者、商业组织以及政策制定者共同努力，通过技术创新、市场培育和政策支持等方式，推动群体智能优化算法的商业化进程。
基本烟花算法：群智能优化新思路解析
新型群智能算法—基本烟花算法提供了一种新的思路和方法来解决优化问题。尽管它是一个相对年轻的算法，但其独特的优点和在MATLAB中简洁的实现方式，使得它在科学研究和工程应用中具有很大的潜力。随着进一步的研究和...
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