qq_40840797的博客

【代码】改进果蝇优化算法python代码。

【代码】改进萤火虫优化算法（python代码）

【代码】 基于金豺优化算法python代码。

pulse_rate = 0.5 # 蝙蝠脉冲频率。# 如果蝙蝠的位置越界，则将其设置为边界值。num_bats = 20 # 蝙蝠数量。num_dimensions = 1 # 蝙蝠维度。# 如果蝙蝠决定发出信号，则更新其位置。# 输出每次迭代后的最优解和适应度值。# 找到适应度值最好的蝙蝠。# 更新蝙蝠的位置和速度。# 计算蝙蝠的适应度值。# 初始化蝙蝠的位置和速度。# 找到适应度值最好的蝙蝠。# 计算初始的适应度值。# 初始化蝙蝠的位置和速度。

【代码】蝙蝠优化算法(python代码)

该算法采用二进制编码，选择了精英保留策略、基于局部优化的交叉和变异算子以及随机扰动机制来保持种群多样性。同时，该算法还采用了多进程并行化的方法，以加快求解速度。

一个改进的Cuckoo Search Algorithm的Python实现，其中加入了精英保留机制、动态调整步长、自适应选择巢穴等策略，并代入了目标函数。

该算法通过模拟蜻蜓之间的吸引力和斥力，以及蜻蜓的移动，来搜索问题的最优解。e. 更新最佳位置和适应度值：对于每个蜻蜓，如果它的新位置的适应度值优于原来的最佳适应度值，那么更新它的最佳位置和最佳适应度值。初始化种群：生成一组随机的蜻蜓位置和速度，并初始化蜻蜓最佳位置、蜻蜓最佳适应度值、种群最佳位置和种群最佳适应度值。d. 更新速度和位置：根据蜻蜓吸引力和斥力的作用，更新蜻蜓的速度和位置。c. 计算蜻蜓斥力：对于每个蜻蜓，计算其斥力，即排斥其它蜻蜓的移动。a. 计算蜻蜓间距：计算每对蜻蜓之间的欧几里德距离。

【代码】图神经网络结合LSTM结合注意力机制代码。

改进的黑猩猩算法代码，其中包括动态步长和自适应参数控制等改进。在代码中，fitness_func是需要优化的目标函数，dim是问题的维度，num是黑猩猩群体大小，iter_num是迭代次数。

时，我们加上了一个 $\alpha$ 值作为岭回归的惩罚项，从而减小了特征系数的大小。岭回归是一种常用的线性回归的正则化方法，可以用来处理数据集中特征之间存在多重共线性的情况。，并使用岭回归的优化算法求解回归系数。方法可以用来对新数据进行预测。函数来解出回归系数。

【代码】黏菌优化算法Python代码。

目前的代码中只有一种行为模式（如上述的位置更新式），可以通过引入更多的行为模式来增加算法的多样性和收敛速度。例如，可以根据不同的行为模式分别对不同的种群子集进行更新，或者根据不同的行为模式进行不同的探索或利用操作。：目前的算法中参数固定，可以考虑通过动态调整参数来增加算法的适应性和稳健性。例如，可以根据当前的收敛情况调整探索和利用的权重。

1.改进的鲸鱼优化算法（Improved Whale Optimization Algorithm，IWOA）是鲸鱼优化算法的一种变体，它通过引入探索和利用的平衡因子来改进原始算法的性能。

【代码】蜘蛛猴优化算法python代码。

【代码】萤火虫优化算法Python代码。

这个库中包含了大量的机器学习算法和预处理工具，包括对mnist数据集的处理。训练SVM模型，并评估其准确率。您可以使用Scikit-learn库中的SVM模型进行训练和评估，并使用Python中的Numpy库来计算模型的准确率。实现WOA算法，并应用于SVM模型的优化。您可以使用Python中的Scikit-learn库中的SVM模型来完成这个任务。初始化一群鲸鱼的位置，并计算其适应值（SVM模型的误差率）。根据当前最佳鲸鱼的位置和其他鲸鱼的位置，更新鲸鱼的位置。对新的位置进行适应值评估，并更新最佳位置。

【代码】果蝇优化算法python代码（详细注释）

贝叶斯网络是一种用于推断变量之间关系的图模型，它可以通过给定观测值，推断出其它变量的概率分布。蜻蜓算法可以用于优化贝叶斯网络结构，即找到一个最优的贝叶斯网络结构，使得其对数据的拟合最好。e. 更新最佳位置和适应度值：对于每个蜻蜓，如果它的新位置的适应度值优于原来的最佳适应度值，那么更新它的最佳。d. 更新速度和位置：根据蜻蜓吸引力和斥力的作用，更新蜻蜓的速度和位置。b. 计算蜻蜓吸引力：对于每个蜻蜓，计算其吸引力，即吸引其它蜻蜓向其移动。c. 计算蜻蜓斥力：对于每个蜻蜓，计算其斥力，即排斥其它蜻蜓的移动。

需要注意的是，每一轮迭代中，不同角色的搜索代理具有不同的位置更新方式和范围限制。例如，水母代理的位置更新方式需要考虑到其与最优代理和其他猎人代理的距离关系，而猎物代理的位置更新方式需要考虑到其与最优代理和其他猎人代理的距离关系以及其当前位置与历史最优位置之间的关系。确定角色：根据当前的目标函数值，确定出最优的搜索代理（即水母），最劣的搜索代理（即猎物），以及其他搜索代理（即猎人）。更新搜索代理：根据搜索代理的角色和当前的目标函数值，通过一系列公式更新所有搜索代理的位置。

自适应飞蛾扑火优化算法（Adaptive Firefly Algorithm，AFA）是一种启发式优化算法，其基本思想源于飞蛾的飞行和求偶行为，通过模拟飞蛾的相互吸引和自适应移动来寻找最优解。以下是使用Python实现自适应飞蛾扑火优化算法的代码。函数中，根据吸引度和相对距离计算出吸引度，然后更新位置和适应度值。个初始位置，然后计算各个位置的适应度值。分别是搜索空间的下界和上界。代码中的变量解释：其中，是需要最小化的目标函数，次后返回最优解和最小值。函数中，首先随机生成。

总的来说，COA算法利用黑猩猩社会行为的启示，通过竞争、合作、随机搜索、局部搜索、偏好学习等方式，不断地优化种群中的个体，最终找到全局最优解。寻找食物：黑猩猩个体通过随机搜索和局部搜索的方式寻找食物，其中随机搜索是为了探索搜索空间，局部搜索则是为了更快地接近最优解。更新位置：在每次搜索过程结束后，根据个体的位置和适应度值来更新它们的位置，从而保留优秀个体并继续搜索。终止条件：算法终止的条件可以是达到一定的搜索次数或达到一定的适应度值，也可以是达到用户设定的时间限制。

狼群算法（Wolf Pack Algorithm）是一种基于群体智能的优化算法，主要模拟狼群的协同行为，具有较高的收敛速度和全局搜索能力。下面是一个狼群算法示例，求解目标函数f(x) = x^2 + 2x + 1的最小值，其中x∈[-10, 10]。根据“领袖”的位置和当前狼的位置更新速度和位置。找到适应度最高的狼作为“领袖”。重复步骤2~4直到满足终止条件。根据当前狼的位置计算适应度。初始化一群狼的位置和速度。

1.代入目标函数求最优，适应度函数变化曲线。

3.数据集用的mnist为例子，所以可以直接运行。1.用本代码前必备条件：whai库要有。2.以验证集准确率作为适应度函数。

【代码】鲸鱼算法。

文章前言：其实很多优化算法PSO，GA，GWO等等算法，都有一些相似之处，只要学会其中一种优化算法用在神经网络的框架结构，再把其他的优化算法依葫芦画瓢套进去即可。所以这里用SSA算法做个模板，效果如下图1.数据介绍：这里为了方便大家简单直接运行代码并理解，采用的输入数据是两列输入值，可以根据自己需求替换。inputdata,outputdata分别如下图所示（数据连接：https://download.youkuaiyun.com/download/qq_40840797/2121483...

1.数据集介绍：为了减少大家下载数据运行的麻烦， 这里使用的是Keras自带的手写数字集mnist数据集为例子2.优化目标：优化的是网络的初始权重3.具体代码流程 一.构建网络 1.导入需要的库与数据集 2.处理数据集 3.构建分类器 3.1.Conv2D层 3.2.CNN模块 3.3.Dense模块 3.4分类器 ...

特别提醒：本文主要有两个脚本代码，要存放在同一个文件夹下，第一个要被命名为project.py(因为第二个脚本要从第一个脚本导出一些数据及参数)，第二个脚本可以随意命名。结果截图1.搭建卷积网络结构（文件被命名为project.py）导入数据import tensorflow as tfdef load():#定义数据处理函数 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_dat...

代码效果图：1.优化参数本文优化的是LSTM的层数参数和各层神经元参数，其中包含了lstm层和Dense层，其中我们规定了神经网络的层数不超过3层，每层的神经元个数在[32,256]之间。2.注意事项 2.1.本文的遗传算法编码并非2进制编码，而是由各个参数组成的一维数组。 2.2在遗传算法交叉、变异操作中，关于神经网络层数的参数不进行交叉，只对神经网神经元个数进行交叉、变异。 2.3.文件为两部分每一部分为lstm的部分，一部分为ga部分文件1，特别提醒：本文主要有两...