机器学习实战应用案例100篇（十三）-蜻蜓算法从原理到实战应用案例

最新推荐文章于 2025-03-03 20:35:12 发布
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分类专栏： 深度学习100例全系列详细教程 文章标签： 数据结构 数学建模
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本文详细介绍了蜻蜓算法，包括算法简介、数学模型、算法流程和优缺点。蜻蜓算法基于蜻蜓群的静态和动态行为，用于全局搜索和局部开发。在实践中，算法可能面临局部最优和收敛速度慢的问题。

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蜻蜓算法(原理)

1 算法简介

蜻蜓(蜻蜓属)是奇特的昆虫。世界上有近3000种不同的昆虫。如下图所示，蜻蜓的生命周期包括两个阶段：若虫和成虫。它们一生中大部分的时间都是若虫期，经过变形变成成虫。

蜻蜓被认为是一种小型捕食者，它捕食自然界中几乎所有的小昆虫。若虫也捕食其他海洋昆虫，甚至是小鱼。有趣的是蜻蜓独特而罕见的群集行为。蜻蜓聚集的目的只有两个：狩猎和迁徙。前者称为静态(摄食)群，后者称为动态(迁徙)群。

在静态群体中，蜻蜓组成小群，在一小块区域内来回飞行，以捕食其他飞行猎物，如蝴蝶和蚊子。局部运动和飞行路径的突变是静态群的主要特征。而在动态的群体中，大量的蜻蜓使群体向一个方向进行长距离的迁移。

根据雷诺兹的说法，

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1蜻蜓仿生寻优算法蜻蜓算法寻优计算主要思路通过模拟蜻蜓的捕食行为来实现(图1),该飞行(进化)寻优机制可以表示为蜻蜓群体分离、对齐、聚集、食物吸引与天敌驱散五个步骤。图1 蜻蜓算法寻优计算主要思路(1)分离。表示避免蜻蜓个体距离太近降低寻优效率:式中Ek为蜻蜓k的分离度;D表示当前蜻蜓的位置;Dj代表第j个邻近蜻蜓的位置;J代表群体中第k个蜻蜓的邻近蜻蜓的数量。(2)对齐。表示某个蜻蜓与其邻近蜻蜓个体速度的相同程度:式中Uk为蜻蜓k的对齐度;Vj代表第j个邻近蜻蜓的飞行速度;
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基于蜻蜓优化算法的配电网重构求解（Python代码实现）【IEEE123节点算例】
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首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；人工智能的定义，核心，现在的发展状况，趋势，前景。python派森是一种高级的编程语言，简单易学，开源，在计算机领域所有的关于程序代码的专业都与python有关系，所以它也是人工智能的基础语言。需要，从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，统计概率数学和随机过程，离散数学，数值分析。
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支持向量机（SVM）通过寻找最大化分类间隔的超平面实现数据分割，核心是支持向量与核技巧处理非线性问题。Python中可用scikit-learn快速实现：加载数据、选择核函数、训练模型，并通过可视化决策边界直观展示分类效果，准确率达80%。
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这是英文文献，蜻蜓算法_解决单目标、离散和多目标问题的一种新的元启发式优化技术，算法主要是受蜻蜓觅食行为和迁徙行为所启发，在静态的觅食行为中，蜻蜓所觅食寻找的猎物看作是整个优化域的最优解，在动态的迁徙行为中，蜻蜓所要迁徙的目的地看作是整个优化域的最优解。
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【智能优化算法】蜻蜓算法 (Dragonfly algorithm, DA)，2016
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蜻蜓优化算法( Dragonfly algorithm，DA) 是 Seyedali Mirjalili 等于 2016 年提出的一种新型智能优化算法[1]。其主要灵感源于自然界中蜻蜓的静态和动态群集行为，具有寻优能力强等特点。截止到 2023 年，算法引用趋势。
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特征选择是模式识别的关键问题之一,特征选择结果的好坏直接影响着分类器的分类精度和泛化性能。蜻蜓算法（DA）是一种通过模拟自然界中蜻蜓种群觅食和迁徙行为而设计的求解全局优化问题的新型元启发算法，具有实现简单、调优参数少、收敛时间短等特点，广泛应用于各领域优化不同问题。本文根据DA易过早收敛的缺点，分别从增加改进策略和混合其他搜索算法的角度给出解决方法。​ ​ %-------------------------------------------------------------------% % Bin
蜻蜓优化算法Python代码（详细注释）
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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。
【智能算法】蜻蜓算法（DA)原理及实现
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静态集群中，蜻蜓分成小群捕猎，局部移动和突然飞行路径变化是其特征。动态集群则是大量蜻蜓在单一方向上长距离迁徙。这两种行为类似于元启发式优化中的探索和开发利用阶段，静态集群探索不同区域，而动态集群利用大群体沿着一个方向飞行。2016年，Mirjalili受到蜻蜓静态和动态集群行为启发，提出了蜻蜓算法(Dragonfly algorithm, DA)。
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