入侵杂草元启发式算法是一种基于种群的优化算法,通过模拟杂草菌落的兼容性和随机性,来寻找优化函数的整体最优值。 杂草优化算法是指受自然启发的种群算法,反映出杂草在有限时间内,为生存而斗争,于有限区域内的行为。 杂草是顽强的草种,它们的侵略性生长对农作物构成严重威胁。 它们非常有韧性,能够适应环境变化。 考虑...
鱼群搜索(FSS)是群体智能算法的一个子家族,属于元启发式算法类。 它由 Bastos Filho 和 Lima Neto 于 2008 年提出,并于 2009 年首次发表。 在 FSS 中,简单的代理者被称为鱼,每条鱼都有一个权重,代表其在搜索过程中取得“成功”。 权重的数值和变化会影响个体和团体运动。 内置的配食和协调的行动机制迫使团...
受萤火虫行为启发的种群优化算法有两种变体:萤火虫算法,和萤火虫群优化(GSO)算法。 萤火虫(firefly)和发光甲虫(glowworms)的主要区别在于后者是无翅的。 在本文中,赫兹量化交易软件将研究前一种类的优化算法。 2. 算法说明 萤火虫算法(F-算法)由 X-Sh. Yang 于 2007 年在英国剑桥大学提出,并立即引起了优化研究人...
猴子算法（MA）是一种元启发式搜索算法。 本文将讲述该算法的主要组成部分，并提出上涨（向上走势）、局部跳跃和全局跳跃的解决方案。 该算法由 R. Zhao 和 W.Tang 于 2007 年提出。 该算法模拟猴子在山上移动和跳跃寻找食物时的行为。 据推测，猴子遵循这样一个事实，即山越高，山顶上的食物就越多。猴子探索...
细菌觅食优化(BFO)算法是一种引人入胜的优化技术,可在极其复杂或不可能的数值函数里找到最大化/最小化问题得近似解。 该算法被广泛认为应对分布式优化和控制的全局优化算法。 BFO 的灵感来自大肠杆菌的社会觅食行为。 BFO 已经引起了研究人员的注意,因为它已表现出在多个应用领域中解决实际优化问题方面的有效性。
种群优化算法是一种仿生学算法,是在计算机领域里使用的模拟生物进化过程的算法,它由一组可以评价的候选解(也称为个体)组成,这些解会不断地得到选择和变异,使最终的解集趋于最优解。这种算法可以将优化问题转换为群体的进化问题,有效地处理复杂的非线性优化问题。 种群优化算法的流程包括初始化种群,随机选取种群中的个...
GWO 算法的伪代码如下: 1) 随机初始化灰狼种群。 2) 计算种群每只个体成员的体质状况。 3) 狼群领导者: -α = 具有最佳体质值的成员 -β = 第二等强大的成员(就体质值而言) -δ = 第三等强大的成员(就体质值而言) 根据α、β、δ 方程更新所有欧米茄狼的位置 ...
其中一个种群是目标种群,它的目标函数是优化问题的主要目标函数;另一个种群是参考种群,它的目标函数是辅助目标函数,用于提供额外的信息来帮助目标种群更好地解决问题。 双种群遗传算法相对于传统的遗传算法具有更好的全局搜索能力和更快的收敛速度。在算法的演化过程中,两个种群之间通过交叉、变异、选择等遗传操作相互...
是一个**(解)空间** 。这样, 只要能给出个体x的适当染色体编码, 该问题就可以用遗传算法来解决。 解决步骤: 1. 设定种群规模,编码染色体,产生初始种群。 将种群规模设定为4;用5位二进制数编码染色体;取下列个体组成初始种群S1 : s1= 13 (01101), s2= 24 (11000), s3= 8 (01000), s4= 19 (10011)...