基于自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法在Matlab中解决单目标优化问题

最新推荐文章于 2024-02-07 16:51:35 发布
最新推荐文章于 2024-02-07 16:51:35 发布
阅读量101 收藏
点赞数
文章标签： 算法 matlab 开发语言 Matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wellcoder/article/details/132770448
版权
Matlab 专栏收录该内容
178 篇文章 ¥99.90 ¥299.90
订阅专栏
本文介绍了如何在Matlab中使用结合自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法解决单目标优化问题，以Rastrigin函数为例，展示了算法的实现和应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法在Matlab中解决单目标优化问题

正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）是一种新兴的启发式优化算法，它模拟了正弦和余弦函数的周期性变化，并通过自适应学习策略来调整搜索过程。为了进一步提高算法的全局搜索能力，可以引入Lévy飞行来增加算法的探索性。

在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于自适应学习策略和Lévy飞行的正弦余弦算法来解决单目标优化问题。

首先，我们需要定义问题的目标函数。在这里，我们以一个简单的二维函数为例，即Rastrigin函数。Rastrigin函数的定义如下：

function y = rastrigin(x)
    n = numel(x
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
基于莱维飞行和随机游动策略改进灰狼算法matlab源码
qq_59747472的博客
09-06 219
文章目录 一、理论基础 1、灰狼优化算法 2、改进灰狼优化算法 （1）分段可调节衰减因子 （2）莱维飞行和随机游动策略 （3）贪心算法寻优 二、LRGWO算法伪代码 三、仿真实验与分析 四、参考文献 五、Matlab代码 一、理论基础 1、灰狼优化算法 灰狼隶属于群居生活的犬科动物，且处于食物链的顶层。灰狼严格遵守着一个社会支配等级关系。如图： 社会等级第一层：狼群中的头狼记为 ， 狼主要负责对捕食、栖息、作息时间等活动作出决策。由于其它的.
【优化算法】麻雀搜索优化算法（SSA）【含Matlab源码 1288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；
09-05 5123
麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。1 算法原理建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述：（1）发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域，为所有的加入者提供觅食的区域和方向。在模型建立中能量储备的高低取决于麻雀个体所对应的适应度值(Fitness Value)的好坏。
智能优化算法-莱维飞行分布算法Lévy flight distribution(附Matlab代码)
weixin_44028734的博客
07-02 900
提出了一种新的基于Levy飞行的优化算法，称为莱维飞行分布算法(Lévy flight distribution，LFD)，用于解决实际优化问题。LFD算法的灵感来自于用于探索未知大搜索空间(例如无线传感器网络(WSNs))的L´evy飞行随机漫步。为了评估LFD算法的性能，考虑了各种优化试验台问题，即进化计算大会(CEC) 2017套件和三个工程优化问题:拉伸/压缩弹簧、焊接梁和压力容器。
Levy_flights 随机飞行代码。matlab
Vertira的博客
06-21 5679
% Mantegna方法模拟萊维飞行 %author zhaoyuqiang x = [0,0]; y = [0,0]; beta = 1.5; sigma_u = (gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2)/(gamma((1+beta)/2)*beta*2^((beta-1)/2)))^(1/beta); sigma_v = 1; for i=1:1000 u = normrnd(0,sigma_u); v = normrnd(0,sigma_v); s = u...
【优化求解】基于莱维飞行和随机游动策略改进灰狼算法matlab源码
qq_59747472的博客
09-07 193
一、理论基础 1、灰狼优化算法 灰狼隶属于群居生活的犬科动物，且处于食物链的顶层。灰狼严格遵守着一个社会支配等级关系。如图： 社会等级第一层：狼群中的头狼记为 ， 狼主要负责对捕食、栖息、作息时间等活动作出决策。由于其它的狼需要服从 狼的命令，所以 狼也被称为支配狼。另外， 狼不一定是狼群中最强的狼，但就管理能力方面来说， 狼一定是最好的。 社会等级第二层： 狼，它服从于 狼，并协助 狼作出决策。在 狼去世或衰老后， 狼将成为 狼的最候选者。虽然 狼服从 狼，但 狼可支配..
【优化算法】莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法【含Matlab源码 1500期】.zip
12-19
完整代码，可直接运行
混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法求解单目标优化问题【Matlab仿真 1653期】.zip
最新发布
11-12
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 1653期】.md
11-03
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行...
混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法求解单目标优化问题【含Matlab源码 2971期】.zip
08-16
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 **7 信号处理方面** 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号...
【优化求解】基于混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法求解最优目标matlab源码.zip
11-05
在提供的压缩包文件中，“【优化求解】基于混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法求解最优目标matlab源码.pdf”很可能是详细解释了如何在MATLAB环境中实现这两种算法的步骤和代码示例。 在实际应用中，优化算法...
【DBO-TSP问题】基于蜣螂优化算法求解旅行商问题附matlab代码
qq_59747472的博客
02-07 1519
旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，它要求在一个给定的城市集合中找到一条最短的路径，使每个城市都被访问一次且仅访问一次。TSP在现实生活中有很多应用，如物流配送、车辆调度、旅游规划等。
基于Levy飞行的飞蛾扑火优化算法-附代码
Jack旭的博客
08-20 1253
摘要：由于飞蛾扑火优化（MFO）算法收敛速度和计算精度还有待提高,提出一种改进的基于Lévy飞行轨迹的飞蛾扑火优化（LMFO）算法。增强局部搜索能力,大幅度提升收敛速度和求解精度。
基于MATLAB混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法求解单目标优化问题
CyberOI的博客
09-20 171
在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB编写混合正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm, SCA）和Lévy飞行改进麻雀算法（Improved Sparrow Search Algorithm with Lévy Flight, ISSA-LF）来求解单目标优化问题。该算法结合了麻雀算法和Lévy飞行策略，在搜索过程中引入了随机性。设置搜索空间和参数：确定搜索空间的上界（ub）和下界（lb），以及算法的迭代次数（max_iter）和种群大小（population_size）。
【优化求解】基于Levy改进哈里斯鹰算法LHHO求解最优目标matlab代码
qq_59747472的博客
10-27 434
1 简介 2 部分代码 % Leader Harris hawks optimization (LHHO) source Code Version 1.0 clearvars closeall clc disp('The LHHO is tracking the problem'); N=30;% Number of slime mould Function_name='F23'% Name of the test function that can be from F...
基于Levy改进的哈里斯鹰算法（LHHO）求解最优目标的Matlab代码
CyberBladeX的博客
09-08 372
首先，让我们讨论一下哈里斯鹰算法（HHO）的基本原理。该算法通过模拟鹰群中鹰的行为，实现对最优目标的搜索和优化。鹰的位置表示搜索空间中的潜在解，而鹰的适应度值则表示解的质量。通过改进哈里斯鹰算法（Harris’ Hawks Optimization, HHO）和引入Levy飞行策略，我们可以提高其在求解最优目标问题上的性能。在本文中，我将分享基于Levy改进的哈里斯鹰算法（LHHO）的Matlab代码，并提供一些详细解释。基于Levy改进的哈里斯鹰算法（LHHO）求解最优目标的Matlab代码。
基于嵌入莱维飞行的灰狼优化(LGWO)算法的函数寻优算法
热门推荐
心升明月的博客
02-23 2万+
文章目录一、理论基础1、种群初始化2、种群搜索3、种群位置更新 一、理论基础 受狼群猎食行为的启发，Mirjalili等提出了灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization，GWO)，该算法由于控制参数较少，因此实现方便。灰狼优化算法模拟灰狼的社会等级制度和猎食行为，视灰狼为猎食者顶端，即处于食物链最上层。GWO算法建立了一个模型：狼群中每一个灰狼代表了种群的一个潜在解，其中领导狼群的α\alphaα狼位置是最好的解，处于狼群等级第二阶层的β\betaβ狼位置和负责侦察、警戒、打围以及看守的δ\
基于精英反向学习和Lévy飞行的鲸鱼优化算法
心升明月的博客
11-26 4491
文章目录一、理论基础1、鲸鱼优化算法2、改进鲸鱼优化算法（1）基于精英反向学习的种群初始化（2）自适应权重（3）Lévy飞行二、实验结果与分析三、参考文献 一、理论基础 1、鲸鱼优化算法 请参考这里。 2、改进鲸鱼优化算法 本文在鲸鱼优化算法基础上，提出一种基于精英反向学习和Lévy飞行的鲸鱼优化算法，主要利用精英反向学习优化初始化种群，提高初始种群的多样性；算法搜索增加自适应权重因子，有效平衡全局搜索和局部搜索能力；将Lévy飞行策略应用到鲸鱼优化算法，在最优位置附近进行小范围搜索，有利于算法在后期跳出局
智能优化算法——哈里鹰算法（Matlab实现）
weixin_66436111的博客
04-25 1306
哈里斯鹰算法(Harris Hawks Optimization，HHO)，是由Ali Asghar Heidari和Seyedali Mrjaili于2019年提出的一种新型仿生智能优化算法。该算法模仿哈里斯鹰捕食特点，结合Levy飞行(Levy Flights）实现对复杂多维问题求解。研究表明该新型算法具有良好的性能。全局探索阶段、局部开采阶段.
基于混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法优化bp神经网络
08-26
### 回答1： 混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进的麻雀算法是两种不同的优化算法，它们分别可以用于对BP神经网络进行优化。 混合正弦余弦算法是一种基于正弦余弦函数的全局优化算法，它利用正弦余弦函数的周期性和多样性来搜索全局最优解。该算法通过不断调整正弦余弦函数的参数，并引入随机扰动来实现全局搜索。该算法在解决优化问题时具有较高的搜索效率和精度。 Lévy飞行改进的麻雀算法则是一种基于麻雀行为的优化算法，它通过模拟麻雀的觅食行为来搜索最优解。该算法通过引入Lévy飞行算法，实现了更加随机化的搜索过程，从而提高了全局搜索的效率和精度。 将这两种优化算法结合起来可以得到混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进的麻雀算法。这种算法可以利用正弦余弦函数的周期性和多样性以及Lévy飞行算法的随机性来搜索全局最优解，从而更加有效地优化BP神经网络。 ### 回答2： 基于混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法优化bp神经网络可以有效提高网络性能和收敛速度。 首先，混合正弦余弦算法是一种全局优化算法，其结合了正弦函数和余弦函数的优点，具有快速收敛和较高的搜索精度。在优化bp神经网络时，可以将混合正弦余弦算法应用于网络的权重和偏置调整，以寻找最佳的权重和偏置参数。这种优化算法能够更好地跳出局部最优解，提高网络的泛化能力和学习能力。 其次，Lévy飞行算法是一种通过模拟Lévy飞行特性来进行优化的启发式算法。它可以通过随机生成Lévy分布的步长来实现探索和利用之间的平衡，从而在搜索空间中找到更优的解。将Lévy飞行改进麻雀算法应用于bp神经网络的优化中，可以提高网络的探索能力和全局搜索能力，加快网络的收敛速度。 通过将混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法应用于bp神经网络的优化中，可以通过不断调整网络的权重和偏置参数，提高网络的拟合能力和预测准确率。此外，这种优化方法还可以缩短训练时间，降低网络的欠拟合和过拟合现象。 综上所述，基于混合正弦余弦算法和Lévy飞行改进麻雀算法优化bp神经网络可以有效提高网络性能和收敛速度，对于解决复杂问题具有重要意义。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

编码实践

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值