2018/-4-11遗传，差分进化，免疫，蚁群算法中的公式

最新推荐文章于 2025-11-08 15:27:12 发布
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本文深入探讨了《智能优化算法以及matlab实现》一书中提到的主要智能优化算法,包括遗传算法中的轮盘赌选择方法、差分进化算法及其自适应变异算子、免疫算法中的关键算子、以及蚁群算法中的精英蚂蚁系统等。这些算法广泛应用于解决复杂的优化问题。

《智能优化算法以及matlab实现》包子阳中的智能算法公式

1.遗传算法中的轮盘赌公式

2.差分进化中的公式

（1）初始化


（2）变异


（3）交叉


自适应差分进化算法中的自适应变异算子：


3.免疫算法：

（1）抗体浓度评价算子


（2）激励度计算算子


（3）克隆算子


（4）实数编码算法变异算子


4.蚁群算法

第86页




精英蚂蚁系统



智能优化算法——差分进化算法（Python实现）
weixin_46039719的博客
01-22 4693
1 引言 在遗传、选择和变异的作用下，自然界生物体优胜劣汰，不断由低级向高级进化和发展。人们注意到，适者生存的进化规律可以模式化，从而构成一些优化算法;近年来发展的进化计算类算法受到了广泛的关注。差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种新兴的进化计算技术"。 它是由Storn等人于1995年提出的,其最初的设想是用于解决切比雪夫多项式问题，后来发现它也是解决复杂优化问题的有效技术。差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法，是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优..
基于差分进化改进蚁群算法求解MDCVRP
m0_61968929的博客
05-01 577
蚁群算法求解MDCVRP 摘要 配送车辆的路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是研究物流配送的关键，VRP 一直是物流研究领域中的一个具有重要理论意义和现实意义的问题［1-2］。因此，在物流保障过程中，需要制定合理有效的配送路径，选择省时省力的方法，在完成保障任务的前提下，尽最大努力满足客户对配送的需求。 配送车辆的路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是 Dantzig 和 Ramser ［3］在 1959 年提出来的。所谓 VRP，一般指的是：调
差分演化算法蚁群算法
10-04
差分算法和蚁群算法的结合，解决约束的数值优化问题
差分进化算法 DE（Differential Evolution)
m0_62281625的博客
09-20 1743
差分进化算法是一种启发式方法，用于最优化可能的非线性和不可微的连续空间函数。通过一个广泛的测试平台，证明了新方法比许多其他著名的全局优化方法收敛得更快，且更有把握。新方法需要的控制变量少，鲁棒性好，且易于使用，非常适合进行并行计算。
蚁群算法公式分析
weixin_44060222的博客
12-08 1899
蚁群算法详情请点击此处 以下为上面链接中2.2小节公式的分析：
关于差分进化算法(Differential Evolution)
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
11-14 5281
差分进化算法最具有特色的是它的自适应变异操作，在演化的初期阶段，因为种群中个体的差异较大，因此用来作为变异扰动的差向量也较大，个体的扰动就较大，有利于算法的全局搜索；随着演化的进行，当算法趋于收敛的时候，种群中个体的差异随之较小，因此用来变异扰动的差向量也随之自适应地变小，较小的扰动有利于局部搜索。正是由于这种简单又独具特色的变异操作有效地平衡了差分演化算法的全局搜索能力和局部搜索能力。
6、全局优化：差分进化、遗传算法与粒子群优化
最新发布
food6的博客
11-08 13
本文系统介绍了全局优化中的三种核心方法：差分进化、遗传算法和粒子群优化，详细分析了它们的原理、优势及局限性，并重点探讨了各类混合改进策略，如与正交设计、单纯形法、爬山法、模拟退火等的结合。通过实际应用案例展示了这些方法在代谢系统建模、图像聚类、无线传感器网络优化等领域的有效性。文章还总结了方法对比表格、应用流程图与未来发展趋势，为解决复杂全局优化问题提供了全面的技术参考和选择思路。
蚁群算法Python实现.zip
03-30
- 差分进化算法是一种全局优化方法，通过变异、交叉和选择操作来搜索解决方案空间。 - 遗传算法模仿生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作来优化种群中的个体，寻找最优解。 - 粒子群算法基于鸟群飞行的模型，每个...
##智能优化算法复习--遗传算法
m0_59324264的博客
11-19 2159
智能优化算法
高效动态路由与信息差分进化算法研究
### 高效动态路由与信息差分进化算法研究 #### 1. 大道路网络中的路由算法 在大道路网络中，路由选择问题一直是研究的热点。传统的路由算法在静态和动态场景下存在高存储和计算成本的问题。为了解决这些问题，研究...
粒子群算法Python实现.zip
01-10
差分进化算法（Differential Evolution, DE）是另一种全局优化算法，通过线性组合当前个体和一个随机个体的差异来生成新的候选解。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作...
差分进化简介及实现
08-14
算子课上我讲的PPT，主题是查分演化计算，用到了变异算子，交叉算子和选择算子。 复盘分析 差分进化与遗传算法相似，这一点，对遗传算法稍微了解的人都会有这样的疑问。该PPT未对二者的区别和联系进行分析。我对二者都有一定的了解，并做过二者的简单实现，理应在这方面做出思考。遗憾的是，演讲结束后，老师问到这个问题，我没有做出较好的回答。 介绍完算法的原理后，举了一个非凸函数寻优的例子，并且展示了函数的3D图像和最优函数值演变曲线，这一点很好。介绍图像时，首先要介绍坐标轴的含义和单位，这一点没有照顾好。 很明显的一个缺陷是： 缺少该算法在工业上的应用实例。让人感觉该算法只存在于纸面上，却无实际应用价值。
遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群优化算法，免疫算法，人工鱼群算法，差异进化和TSP-Python开发
05-25
遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群优化算法，免疫算法，人工鱼群算法，差分进化和TSP（旅行商）scikit-opt群体智能化Python（遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚂蚁）殖民地算法，免疫算法，Python中的人工鱼群算法）文档：https：//scikit-opt.github.io/scikit-opt/#/en/文档：https://scikit-opt.github.io/scikit -opt /＃/ zh /源代码：https://github.com/guofei9987/scikit-opt帮助我们改进scikit-opt https://www.wjx.cn/jq/50964691.aspx install pip install scikit-opt对于当前的开发人员版本：
SBX(Simulated binary crossover)模拟二进制交叉算子和DE(differential evolution)差分进化算子
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
07-26 7786
一起来学演化计算-SBX(Simulated binary crossover)模拟二进制交叉算子和DE(differential evolution)差分进化算子 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 [1] https://blog.youkuaiyun.com/qq_36347331/article/details/96351162 SBX DE ...
差分进化算法
weixin_46390192的博客
06-02 1618
该文章为本人在学习该算法时的笔记记录，主要对差分进化算法的各个细节进行了阐述，同时附上了自己写的该算法的代码！
优化算法——差分进化算法(DE)
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11-18 7万+
一、差分进化算法的介绍
差分进化
行者的博客
05-05 2022
差分即进化算法（Differential Evolution）由 Storn和 Price 于1997年提出，算法包含三个参数：种群大小NP,变异放缩因子F,交叉概率CR。用向量xi=[xi1,xi2,…,xi,dim]x_i = \left[x_{i1},x_{i2},\dots,x_{i,dim}\right]xi​=[xi1​,xi2​,…,xi,dim​]表示目标函数的一组候选解，通过不断的变异、交叉和选择在有限的迭代次数内得到满意解。算法流程图如下： 1. 初始化 随机生成初始种群 xij=xj
scikit-opt：Python中的蚁群算法及应用框架
资源摘要信息:"本资源是一个关于Python的scikit-opt算法库的介绍，该算法库主要包含了遗传算法、退火算法、蚁群算法等多种优化算法，以及这些算法在实际问题中的底层应用。" 首先，我们来了解一下scikit-opt算法库...
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