优化算法Dandelion Optimizer及其matlab代码

最新推荐文章于 2024-05-15 00:57:52 发布
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文章标签： matlab 算法 开发语言
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本文介绍了Dandelion Optimizer优化算法，它借鉴了蒲公英种群的行为，模拟其适应性、多样性和可扩展性。算法通过随机更新解的位置并依据适应度选择新解。提供了MATLAB代码示例，调用时需传入适应度函数、问题维度、搜索范围、迭代次数和种群规模。

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优化算法Dandelion Optimizer及其matlab代码

Dandelion Optimizer是一种基于自然界中蒲公英种群行为的优化算法，其仿真模型旨在模拟蒲公英果实散落过程中的适应性、多样性和可扩展性。该算法通过随机步长和方向来更新每个解的位置，并根据新位置的适应度值决定是否被接受。以下是其matlab代码实现。

function [bestSolution, bestFitness] = dandelionOptimization(fitnessFunction, dimension, searchRange, maxIteration, populationSize
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基于MATLAB的蒲公英算法求解单目标优化问题
HackDashX的博客
09-10 466
蒲公英算法（Dandelion Algorithm）是一种基于自然界蒲公英种子传播过程的启发式优化算法。在这篇文章中，我们将使用MATLAB编写代码来应用蒲公英算法解决单目标优化问题。蒲公英算法（Dandelion Algorithm）是一种基于自然界蒲公英种子传播过程的启发式优化算法。使用蒲公英算法求解单目标优化问题时，需要定义问题的目标函数和变量范围。下面是一个示例的问题基于MATLAB的蒲公英算法求解单目标优化问题。使用蒲公英算法求解单目标优化问题时，需要定义问题的目标函数和变量范围。
【气动学】基于matlab GUI弹道仿真【含Matlab源码 1136期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
07-21 1745
弹道仿真 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【智能优化算法-蒲公英优化器】基于蒲公英优化器求解单目标优化问题附matlab代码
matlab_dingdang的博客
09-08 848
群智能优化算法作为当前优化算法中的一个主要研究热点,经过近年的发展,已经发展为较为新颖的演化计算技术,受到越来越多不同领域研究工作者的关注.群智能优化算法比传统优化方法求解各种复杂优化问题上表现出了更好的高效性以及稳定性,并且算法的结构和操作性相对简单,隐含并行性,容易理解和编程,因此在优化技术应用上有较强的实用性,具有一定的现实意义.本文首先介绍了群体智能优化算法研究背景、意义及其国内外研究现状和应用情况.本文的主要研究工作如下:1.通过模拟蒲公英飘落繁殖过程,提出了一种新的群体智能算法——蒲公英智能优化
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
a18729562128的博客
11-05 303
转载于 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html
【信号分解】相对熵优化变分模态分解(KL-VMD)附matlab代码.zip
11-10
1.版本：matlab2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容：matlab基础算法 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
个人整合了蒲公英优化算法Dandelion-Optimizer源代码及原文，更多算法可进入空间查看
09-13
《蒲公英优化算法Dandelion-Optimizer的深度解析与应用》 蒲公英优化算法（Dandelion-Optimizer）是一种新兴的群智能优化算法，它借鉴了自然界中蒲公英种子随风飘散的随机扩散特性，以解决复杂优化问题。在机器学习...
Dandelion Optimizer 蒲公英优化器 Matlab
08-30
【Dandelion Optimizer 蒲公英优化器 Matlab】是一种高效的全局优化工具，专为在Matlab环境中解决复杂优化问题而设计。该优化器灵感来源于自然界中的蒲公英种子随机飘散的过程，通过模拟这一过程来搜索多维空间中的...
蒲公英优化器：Dandelion Optimizer（附带MATLAB代码）
HackWhisper的博客
09-04 172
它模拟了蒲公英种子在风中飘散的过程，通过种子的飞散和重新落地来搜索最优解。本文将详细介绍蒲公英优化器的原理，并提供相应的MATLAB代码实现。因此，在应用蒲公英优化器时，需要根据具体问题进行参数调整和结果分析，以获得满意的优化结果。蒲公英优化器的灵感来自于蒲公英的繁殖方式。在每次迭代中，种子根据风向和风速进行飞散，然后计算新的种子适应度值。你可以根据具体的问题需求，自定义适应度函数和优化器的参数，以达到更好的优化效果。然后，根据问题的要求，设置了蒲公英优化器的参数，包括种子数量、最大迭代次数、风向和风速。
探索Dandelion Optimizer：蒲公英优化器在Matlab中的应用
编写蒲公英优化器Matlab代码通常涉及以下步骤： 1. 初始化参数：定义问题的维数、算法参数（如种群大小、最大迭代次数、扩散系数等）以及解的搜索空间。 2. 生成初始种群：随机生成一定数量的潜在解，即“蒲公英...
鲸鱼算法优化变分模态分解(VMD)包络熵和参数的特征提取及MATLAB代码实现
ILM_O的博客
09-15 2万+
1 简介 针对从滚动轴承振动信号中所提取的故障信息精度低的问题，利用鲸鱼优化算法对变分模态分解模态个数K和惩罚参数α 寻优，然后根据VMD处理信号得到若干模态分量，筛选后进一步提取能量熵作为特征向量。使用特征提取向量，可进行后续轴承故障诊断等工作。 2 变分模态分解VMD原理 VMD能够自适应匹配每种模态的最佳中心频率和有限带宽，实现固有模态分量（IMF）有效分离， 其核心思想是构建和求解变分问题。 VMD实现步骤为： 由VMD分解步骤可知，分解...
MATLAB VMD分解 变分模态分解 信号预处理 特征提取 及其改进算法
m0_71058014的博客
05-17 1877
MATLAB VMD分解 变分模态分解 信号预处理 特征提取 及其改进算法 YID:6950667404817116
optimizer的方法
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【故障诊断】特征模态分解：旋转机械故障诊断的新分解理论研究（matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
03-07 1842
本文针对机械故障的特征提取量身定制了一种新的分解理论——特征模态分解（FMD）。所提出的FMD本质上是通过设计的自适应有限脉冲响应（FIR）滤波器分解不同的模式。FMD利用相关峰度的优越性，同时考虑了故障信号的冲动性和周期性。最后，在模式选择过程中去除冗余和混合模式。使用从轴承单个和复合故障收集的模拟和实验数据，证明了FMD的优越性，可以自适应和准确地分解故障模式，并对其他干扰和噪声具有鲁棒性。此外，已经证明FMD在机械故障特征提取方面优于最流行的变分模态分解。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
特征模态分解(FMD)：一种小众而又新颖的分解方法
最新发布
QSJIQIXUEXI的博客
05-15 4189
今天为大家介绍一个小众而又新颖的信号分解方法，这个方法也是2023年刚提出来的一个新算法，最初是用作故障诊断当中。目前，知网和WOS用的都还很少，只有寥寥数篇，非常适合作为创新点，也能让审稿人眼前一亮。
VMD分解，matlab代码，包络线，包络谱，中心频率，峭度值，能量熵，样本熵，模糊熵，排列熵，多尺度排列熵，近似熵，包络熵，频谱图，希尔伯特变换，包含所有程序MATLAB代码，-西储大学数据集为例
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woaipythonmeme的博客
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以西储大学数据为例，进行VMD分解，·并采用matlab代码绘制包络线，包络谱，计算中心频率，峭度值，能量熵，样本熵，模糊熵，排列熵，多尺度排列熵，近似熵，包络熵，希尔伯特变换（包含所有MATLAB代码，一文全部搞定！——西储大学数据集为例）
Matlab optimtool优化(Optimization)工具箱
曹营
11-29 2万+
1 工具箱概述 1.1 功能        （1）求解无约束条件非线性极小值；        （2）求解约束条件下非线性极小值，包括目标逼近问题、极大-极小值问题和半无限极小值问题；        （3）求解二次规划和线性规划问题；        （4）非线性最小二乘逼近和曲线拟合；        （5）非线性系统的方程求解；        （6）约束条件下的线性最小二乘优化；  
（#########优化器函数########）TensorFlow实现与优化深度神经网络
木东的博客
03-06 3980
反正是要学一些API的，不如直接从例子里面学习怎么使用API，这样同时可以复习一下一些基本的机器学习知识。但是一开始开始和以前一样，先直接讲类和常用函数用法，然后举例子。 这里主要是各种优化器，以及使用。因为大多数机器学习任务就是最小化损失，在损失定义的情况下，后面的工作就交给优化器啦 https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/api_docs/
matlab中模型预测控制工具箱中m文件optimizer代码里面有个built in kalman 的选项
电力电子&电能质量求交流，加Q164429350
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matlab中MPC工具箱中m文件optimizer代码，看到里面有个"built in kalman "的选项，盲猜是和卡尔曼有关系的吧。 求同行交流呢~QQ 164429350 function [xk1, u, cost, useq, xseq, yseq, status, xest, iAout] = fcn(... xk, old_u, ym, ref, md, umin, umax, ymin, ymax, E, F, G, S, switch_in, ext_...
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