24、黏液霉菌算法与差分进化的SMOTE启发扩展研究

黏液霉菌算法与差分进化的SMOTE启发扩展研究

在优化算法的领域中,黏液霉菌算法(SMA)和差分进化(DE)算法都是备受关注的方法。本文将结合这两部分内容,为大家详细介绍相关研究。

黏液霉菌算法(SMA)研究

在对SMA算法的研究中,将17种SMA算法变体与16种自然启发优化器进行了比较。所有方法都应用于22个实际问题,以评估其在实际应用中的性能,并通过多种方法对结果进行了统计比较。

  • 种群规模线性减少的影响 :简单的线性减少种群规模(每次减少一个个体)会导致性能变差。
  • Wilcoxon测试结果 :以下是SMA30 - 003与其他变体的Wilcoxon测试中获胜、平局和失败的次数。
    |比较对象|B/S/W|B/S/W (sig.)|
    | ---- | ---- | ---- |
    |SMA30−003 vs SMARELF 0501|16/2/4|6/15/1|
    |SMA30−003 vs SMAELF 0501|15/3/4|5/17/0|
    |SMA30−003 vs SMAE0504|14/2/6|5/17/0|
    |SMA30−003 vs SMAR1|10/2/10|3/17/2|
    |SMA30−003 vs SMAE0501|15/2/5|3/18/1|
    |SMA30−003 vs SMAR1−2|12/2/8|3/18/1|
    |SMA30−003 vs SMAELBF 0501|15/2/5|3/19/0|
    |SMA30−003 vs SMAZ|14/2

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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