摘要:狮群优化算法(Loin Swarm Optimization, LSO),是于2018年提出的一种新型智能优化算法,具有寻优能力强,收敛快的特点。 1.狮群算法原理 利用狮群算法求解目标函数全局优化问题时,将狮群分为 3 类:狮王、母狮和幼狮,3 者社会行为如下: 狮王是狮群中最强壮的公狮,需要保护幼狮和自己的领地,并给幼狮分配食物....
狮群算法的具体实施步骤如下. step 1 初始化狮群中狮子的位置 x i 及其数目N,最大迭代次数 T,维度空间 D,成年狮占狮群比例因子 β. step 2 根据式(6)计算狮群中狮王与母狮个数,其余为幼狮. 将个体历史最优位置设置为各狮的当前位置,初始群体最优位置设置为狮王位置. step 3 根据式(7)更新狮王的位置,...
狮群优化算法模拟了狮子狩猎的方式,通过学习和模仿狮子自组织的行为,以期找到最优解。这种进化算法可以用于解决各种优化问题,包括工程设计、生产计划、航空航天等。其独特之处在于其对狮子群体行为的建模,使得其具有适应性和灵活性。 狮群优化算法原理: 1.狮子个体的起源:狮群优化算法中的个体通过一些初始化的机制生成...
提出群体智能算法——狮群算法.算法中不同种类的狮子位置更新方式不同.遵循自然界生物"适者生存"的竞争法则,狮王守护领土,优先享用食物,母狮合作捕猎,幼狮分为学习捕猎、饥饿进食和成年被驱逐.狮子位置更新方式的多样化保证算法快速收敛,不易陷入局部最优.最后,将算法应用于6个标准测试函数优化问题,并对比粒子群算法、...
【LSO三维路径规划】基于matlab狮群算法LSO复杂山地危险模型无人机路径规划【含Matlab源码 7860期】985研究生,Matlab领域优质创作者(1)如需代码加腾讯企鹅号,见评论区或私信;(2)代码运行版本Matlab 2019b(3)其他仿真咨询1 完整代码包运行+运行有问题可咨询2 期刊或
DMOLSO:动态多目标狮群优化算法求解cec2015(提供所有问题真实POF,含GD、IGD、HV和SP评价指标) 一、CEC2015简介 现实世界中,许多优化问题不仅具有多属性,而且与时间相关,即随着时间的变化,优化问题本身也发生改变,这类问题称为动态多目标优化问题(dynamic multi-objective optimization problems,DMOP)。DMOP是一类目标...
一、大规模全局优化数据集CEC2013(LSGO) 二、狮群优化算法LSO 三、狮群优化算法LSO 求解CEC2013(LSGO) full code link: https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJiYk51x close all clear clc SearchAgents_no=100; % 种群大小 Function_name=1; % 测试函数 1-15 ...
内容提示: 摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇 摇一 一种群体智能算法———狮群算法 *刘生建 1 摇摇 杨摇 艳 1 摇摇 周永权 2摘摇 要摇 基于狮群中狮王、母狮及幼狮的自然分工,模拟狮王守护、母狮捕猎、幼狮跟随 3 种群智能行为,提出群体智能算法...
狮群优化核极限学习机的分类算法 0 引言 图像分类是图像领域的研究热点之一,研究者对于不同场景的图像采用不同的算法进行研究。极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)有效避免了传统前馈神经网络训练的劣势,基于学习速度快、泛化性能好等优势应用于图像分类领域。文献[1]采用改进蝙蝠算法优化极限学习机进行图像分类,...
文档介绍:在核极限学习机(Kernel Based Extreme Learning Machine,KELM)分类应用的基础上,结合狮群算法(Loin Swarm Optimization,LSO)强全局寻优能力与收敛快的特性,提出一种LSO优化KELM算法。将测试准确率作为LSO优化KELM的适应度函数,根据移动位置获取最优适应度值进行数据分类测试的评价标准。采用UCI数据集仿真测试,实...