为了模拟樽海鞘的习性,在樽海鞘算法中,将群体分为了两部分,头部和尾部,头部寻找食物,而尾部则跟随头部。 2. 算法流程 樽海鞘算法中每只樽海鞘的位置为 X=(x^1,x^2,...,x^D) ,该位置的优劣由其适应度函数 F(X) 计算得出。 种群在解空间内随机初始化后,会根据其适应度函数,从优到劣排序,随后将种群按顺序分为两组,第一组为l
提出了一种新的优化算法,称为樽海鞘群算法(SSA)。 为解决多目标问题,提出了多目标樽海鞘群算法(MSSA)。 两种算法都在几种数学优化函数上进行了测试。 解决了两个具有挑战性的工程设计问题:机翼设计和船用螺旋桨设计。 定性和定量结果证明了SSA和MSSA的有效性。 摘要 这项工作提出了两种新颖的优化算法,分别称为樽...
基于这种繁殖方式,樽海鞘算法设计了一种基于随机搜索和竞争机制的优化算法。具体而言,樽海鞘算法通过对初始种群的随机生成和升级,以及对不同种群之间的竞争机制进行调整,逐步搜索到问题的最优解。樽海鞘算法是一种新兴的优化算法,其具有较好的优化效果和广泛的应用前景,正在逐渐得到越来越多的研究和关注。
这些解分布在问题的解空间中,它们的初始状态决定了算法搜索的起点。每个樽海鞘个体通过其位置向量来表示,位置向量的维度与优化问题的变量维度相对应。 2. 计算适应度值:对于每个樽海鞘个体,根据多目标优化问题的目标函数计算其适应度值。由于是多目标优化,可能存在多个相互冲突的目标,因此需要综合考虑这些目标来评估个体...
智能优化算法:樽海鞘群优化算法-附代码 文章目录 智能优化算法:樽海鞘群优化算法-附代码 1.算法原理 1.1种群初始化 1.2 领导者位置更新 1.3 追随者位置更新 2.算法流程: 3.算法结果 4.参考文献 5.MATLAB 代码 摘要:樽海鞘群算法( salp swarm algorithm,SSA)是Seyedali Mirjalili等于2017年提出的一种新型智能...
摘要:针对樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)收敛性能差、容易陷入局部最优等问题,提出了多策略融合的黄金正弦樽海鞘群算法(Golden sine Salp Swarm Algorithm with Multi-strategy,MGSSA). 首先采用选择反向学习策略对种群中完全偏离最优个体寻优方向的个...
这主要归因于两大局限：其一，SSA仅保留一个解决方案作为最优，因而无法同时容纳多目标问题的多个最佳解；其二，该算法在每次迭代时，都会用迄今找到的最优解来更新食物源，然而多目标问题本身并无单一最优解。为此，研究者们提出了多目标樽海鞘算法（Multi-objective Salp Swarm Algorithm, SSA），专为解决这类复杂...
樽海鞘算法是一种用于解决多目标优化问题的新型算法，它是樽海鞘算法发明者山村丰之以及他的博士生谷内洋太所创造的算法，该算法思想源于多工厂调度问题。樽海鞘算法具有良好的全局搜索能力，可以有效地探测整个搜索空间，在一定程度上提高搜索精度，节约计算时间。樽海鞘算法的主要思想是在多目标优化问题中，通过不断的...
樽海鞘算法原理 好了下面就是进入正题的阶段了,樽海鞘群算法就是在模拟樽海鞘的聚集行为,它们组成樽海鞘链,然后进行捕食和移动。樽海鞘链由两种类型的樽海鞘组成:领导者和追随者,领导者是链的头部的樽海鞘,链上后边的都是追随者角色。 现在假设我们要在一个 ...
双领导者樽海鞘群算法 一、算法原理。 1. 樽海鞘群算法基础。 - 樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)是一种基于樽海鞘群体行为的启发式优化算法。在原始的樽海鞘群算法中,樽海鞘链中的个体通过跟随领导者的位置移动来搜索最优解。 - 每个樽海鞘个体的位置代表了优化问题中的一个潜在解,而目标函数的值则...