close all clear clc SearchAgents_no=100; % 种群大小 Function_name=1; % 测试函数 1-15 Max_iteration=500; % 最大迭代次数% Load details of the selected benchmark function [lb,ub,dim]=GetCEC2013detail(Function_name); [fMin,bestX,curve]=LSO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj)...
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...
与传统地二进制算法相比，贪心二进制狮群优化算法引入了二进制决策变量的概念。通过模拟狮群中的每一只狮子的行动轨迹，我们可以将问题的解决过程转化为一个二进制选择问题类似于0和1之间的选择。狮群中的每一只狮子都根据当前环境的变化调整其决策选择最佳的行动方向。而这种二进制的决策模式。无论是用于资源分配、...
动态多目标狮群优化算法(Dynamic Multi-objective Lion Swarm Optimization,DMOLSO)的种群大小设置为300,外部存档大小为500,以dMOP2_iso为例,当取第4组参数设置时,即环境变化程度、环境变化频率 和最大迭代次数分别为10/50/1000,其代码如下:(代码中更改TestProblem以此选择不同测试函数1-12,更改group选择不同参数设...
1.狮群算法原理 1.1参数定义 1.2算法原理 2.实验结果 3.参考文献 4.Matlab代码 5.python代码 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...
为了有效处理这类问题，研究人员提出了动态多目标狮群优化算法（DMOLSO）。DMOLSO算法的关键参数如种群大小（300）和外部存档大小（500）在处理dMOP2_iso时，例如设置环境变化程度、频率和最大迭代次数为10/50/1000，其详细实现可以通过调整代码中的TestProblem和group参数，共有96种不同的参数组合可供选择...
狮群优化算法原理DNA合成技术是生物技术的重要组成部分,其主要功能是根据提供的DNA模板,利用酶和化学反应,自动合成一条与模板完全一样的DNA链。该技术经历了漫长而又曲折的发展,已经取得了飞跃式的进步。 DNA合成技术的路径主要包括以下几个步骤: 1.设计引物:根据需要合成的DNA片段,设计相应的引物,引物通常由互补的...
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...
摘要:本文主要介绍如何用狮群算法优化BP神经网络并应用于预测。 1.数据介绍 本案例数据一共2000组,其中1900组用于训练,100组用于测试。数据的输入为2维数据,预测的输出为1维数据 3.狮群优化BP神经网络 3.1 BP神经网络参数设置 神经网络参数如下: %% 构造网络结构 ...