根据没有免费的午餐(NFL)定理[2],没有一个算法可以处理所有的优化问题,即每个算法都有其优势和局限性,这也激励着学者提出各种改进的算法来解决不同类型的优化问题,同时也为算法间的混合利用提供了参考。 2.1 改进 SCA在面对复杂问题时仍然存在优化精度低、容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,这里给出一种思路。SC...
原算法的基本步骤就这些,SCA算法算是近些年提出的结构比较简单的元启发式优化算法了,下面在说一下SCA算法存在的缺点 3. 算法存在问题(1) r1 参数设置的太过简单,可以说 r1 参数具有很大的改进空间,笔者亲自用MATLAB画过r1 参数的图像,仅为一条节距为2的直线,这种线性直线不能很好的对优化算法的探索和开发起到...
正弦余弦算法(Sine Cosine Algorithm, SCA)是一种新的群体智能优化算法,具有参数少、结构简单以及易实现等特点,因此,利用正弦和余弦函数的波动性和周期性进行迭代寻优。假设种群规模为M,即包含M个个体,每个个体的维度为D,那么,个体i在第j维的空间位置表示为Xij,i∈{1,2,…,M},j∈{1,2,…,D}。首先,在解...
SCA(Shuffled Complexity-Aware)正余弦优化算法是一种基于复杂度感知的启发式算法,用于解决多目标优化问题,它通过正余弦变换和混沌shuffle操作来提高种群的多样性和搜索效率。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
1.Matlab实现SCA-SVM正弦余弦算法优化支持向量机多特征分类预测,运行环境Matlab2018b及以上; 2.输入12个特征,输出分4类,可视化展示分类准确率,可在下载区获取数据和程序内容。 3.选择最佳的SVM参数c和g。 SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差...
正余弦算法是一种新兴的优化算法,其原理是通过模拟正弦和余弦函数的变化来寻找最优解。正余弦算法具有全局寻优能力、易于实现和调整参数等优点,已经在多个领域得到了广泛的应用。正余弦算法的基本思想是通过模拟正弦和余弦函数的变化来寻找最优解。 三、SCA-lssvm算法的实现 ...
原算法的基本步骤就这些，SCA算法算是近些年提出的结构比较简单的元启发式优化算法了，下面在说一下SCA算法存在的缺点 3.算法存在问题 （1） [公式] 参数设置的太过简单，可以说 [公式] 参数具有很大的改进空间，笔者亲自用MATLAB画过 [公式] 参数的图像，仅为一条节距为2的直线，这种线性直线不能...
然而,当范围在[−1,1]区间时,该算法利用搜索空间。 毕竟,SCA算法的伪代码如图9所示。此图显示SCA算法通过一组随机解启动优化过程。然后,该算法保存迄今为止获得的最佳解,将其指定为目的点,并更新与之相关的其他解。同时,随着迭代次数的增加,更新正弦和余弦函数的范围,以强调对搜索空间的利用。默认情况下,当迭代...
正余弦优化算法(SCA)是一种优化算法，旨在解决非线性、非凸和多峰函数等优化问题。近年来，SCA算法在机器学习、深度学习和大规模数据处理等领域得到广泛应用和研究。本文将介绍SCA算法的改进版本SCASL，并针对SCASL进行文章复现。复现内容包括SCASL的算法实现，23个基准测试函数，与SCA算法的对比分析等，并分析了SCASL...
简介:SCA算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割(Matlab代码实现) 🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁 为了有效提升多源图像融合质量,提出了应用剪切波变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法。利用有限离散剪切波变换将图像分解为高频和低频子带,并采用小波变换二次分解低频子带;选取脉冲耦合神经网络的高频分量融合规则获取高频子...