12、元启发式算法与极限学习机的融合应用

元启发式算法与极限学习机的融合应用

1. 引言

在优化领域，元启发式算法正变得越来越重要。它们模拟自然现象，为解决复杂的优化问题提供了有效的途径。同时，极限学习机（Extreme Learning Machines，ELM）作为一种高效的机器学习方法，在处理数据时具有出色的性能，但也存在一些局限性。将元启发式算法与极限学习机相结合，可以充分发挥两者的优势，提高算法的性能和泛化能力。

2. 常见元启发式算法介绍

2.1 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization，GWO）

• 算法原理 ：灰狼优化算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于灰狼的社会等级制度和狩猎行为。该算法主要包括三个步骤：包围猎物、攻击猎物和搜索猎物，这对应了优化算法中的开发（exploitation）和探索（exploration）两个重要阶段。
• 等级制度 ：灰狼群体有四个等级，分别是阿尔法（Alpha）、贝塔（Beta）、德尔塔（Delta）和欧米伽（Omega）。阿尔法是领导者，对应最优解；贝塔是次优解；德尔塔提供新的视角和解决方案；欧米伽则是其他解。
• 数学模型
  • 包围猎物 ：
    • $\overrightarrow{D} = |\overrightarrow{C} * \overrightarrow{X_p}(t) - \overrightarrow{X}(t)|$
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