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RSS订阅原创 人工蜂群算法（ABC）算法笔记丨matlab实现
一、前言人工蜂群（ABC）算法是一种比较新的群智能算法，它在21世纪初才被提出。该算法模拟了蜜蜂采蜜的生物行为，具有角色转换的特点，可以实现雇佣蜂，观察蜂和侦查蜂三种蜂型之间的互相转换。雇佣蜂的作用是保存优良信息，跟随蜂提高了算法的收敛能力，侦查蜂则是用于跳出局部最优。三种蜜蜂相辅相成，动态转换角色，使得算法性能优于其他基础算法。二、算法流程在一个n维空间，种群规模为NP，即雇佣蜂的个数，雇佣蜂（蜜源）的位置Xi = {x1, …, xNP}，那么其目标函数值指定为Fit ={fit1, …, fi
2021-02-01 23:25:46
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原创 标准差分进化（DE）算法笔记丨matlab实现
一、前言之前提到过PSO算法，它作为进化算法的入门算法，具有参数少，实现简单，收敛性强的特点。但是，“早熟”这一特点在PSO算法中最为致命，它使得算法极容易陷入局部最优，算法性能也会因此而急剧下降。因此，差分进化算法（DE）应运而生，同样的，DE也是一种基础算法，但是它的多样性更强，不容易出现早熟现象，在一般优化中更加实用。二、算法流程1.初始化种群，评价出适应度值，并找出全局最优位置与最优...
2020-03-25 14:44:33
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原创 用于大规模优化的分段主导学习群优化算法（SPL）
论文《Segment-Based Predominant Learning Swarm Optimizer for Large-Scale Optimization》阅读笔记。1.SPL更新方法。对于种群P,随机选择两个粒子将其适应度值进行比较，划分RG (good)和RP（poor），相对较好的粒子RG和相对较差的粒子RP，大小分别为(粒子数/2)。(X_RG_RP_j)是RP中的粒子...
2019-08-21 10:50:28
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原创 变量交互重构的可变互连的协同层次进化（CHPSO-VIR）
1.两个阶段：变量交互重构，可变互连的协同层次进化（CHPSO-VIR）2.改进策略（1）快速变量交互学习（FVIL）对于优化函数,它的变量集,判断是否可分离：如果(f(α ⃗ )-f(β ⃗ ))·(f(α ⃗^’ )-f(β ⃗^’ ))<0,那么认为不可分。（2）边缘去噪模型是观察矩阵 的局部关系，全局关系和偏差之和，可以用矩阵表示为。使χ与之间的差异最小化来去噪，最终获...
2019-05-29 09:53:51
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原创 递归差分分组进行大规模优化（RDM）
维度划分策略进行大规模优化：《A Recursive Decomposition Method for Large Scale Continuous Optimization 》。高维度问题的求解一般通过“分而治之”的思想，将问题分解为多个独立的子问题解决，此论文采用了递归差分分组（RDG）的方法将维度划分，再进行合作共同进化。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，...
2019-03-16 14:44:35
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原创 克隆免疫算法(ICPSO)
一篇改进的PSO论文《Coevolutionary Particle Swarm Optimization Using AIS and Its Application in Multi-Parameter Estimation of PMSM》，主要介绍克隆免疫算法（ICPSO）。（一）改进的PSO缺点：早熟；陷入局部最优；后期失去多样性。（二）精英克隆算法1.将种群按粒子数等分成I个子...
2019-01-01 14:50:36
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原创 基于层次学习的粒子群算法(LLSO)
近期阅读了关于大尺度优化问题论文：《A Level-Based Learning Swarm Optimizer for Large-Scale Optimization》，是对PSO做出的改进，算法容易实现，这里做出简单总结。一、改进策略（一）动态层数选择将种群按适应度值进行排序，排序后将粒子分层，层数的大小从层数池中选择。层数池为集合S：粒子的总数np,所分的层数为nl(nl∈S)...
2018-12-30 15:29:45
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原创 标准粒子群算法（PSO）matlab实现
标准粒子群算法（PSO）matlab实现标准PSO算法的核心公式如下：其中，w,c1,c2是预置好的：w称为惯性权重，大小一般在[0.5,1.5]。c1,c2称为学习因子，一般取值[1,4]，通常设置的c1=c2，但是c1与c2不必完全相同。此实验是在二维空间寻找最小值，设置多峰函数：z = x^2 + y-7cos(pix)-8cos(2pi*y);它的图像如下所示，我们要找的是...
2018-12-29 22:12:05
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空空如也
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