言归正传,当 Temp\leq0.6 时,蛇将处于战斗模式或交配模式。 i. 战斗模式 ii. 交配模式 2. 源代码 SO源代码传送门:Snake Optimizer 3. 算法改进 通过观察算法公式该算法使用了较多固定值,如 c_{1},c_{2},c_{3} ,可以从这里下手,通过添加随机扰动来跳出局部最优,在蛇孵蛋也就是将最劣解重置的时候,可...
蛇优化算法分为两个阶段即全局探索或局部开发。探索代表了环境因素,即寒冷的地方和食物,在这种情况下,蛇只在周围寻找食物。对于开发,此阶段包括许多过渡阶段,以使全局更有效率。在食物可用但温度高的情况下,蛇只会专注于吃可用的食物。最后,如果食物可用并且该区域寒冷,则会导致交配过程的发生;交配过程有案例,战斗模...
对于每条蛇(雄性/雌性),如果在食物数量足够,温度很低的条件下,就会努力得到最好的伴侣。 2.蛇优化算法基本原理 2.1 蛇交配行为 雄性和雌性之间的交配行为受到一些因素的影响。蛇通常在春末和初夏温度较低的时候进行交配,但蛇交配过程不仅取决于温度,还取决于食物的供应。如果温带低,且食物充足,彼此竞争的雄性会互...
第二阶段(局部搜索,食物存在时) 当Q>0.25,且T>0.6,则蛇只会向食物方向移动: X(t+1)=Xrand,f(t)±c3×Temp×rand×(Xfood-X(t)) 当Q>0.25,且T<0.6,则蛇将处于战斗模式或者交配模式 战斗模式: 雄性蛇位置更新: Xm(t+1)=Xrand,m(t)±c3×FM×rand×(Q×Xbest,f-Xm(t)) 雌性蛇位置更新: ...
🌳 应用到随机森林(RF)的叶子节点和树的数量优化上,GOSO/ISO相较于原始蛇优化算法表现更为出色,收敛速度更快,且能有效避免陷入局部最优。📊 回归预测的评价指标包括平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差以及关联系数,为评估模型性能提供了全面而准确的数据。
1 简介近年来,在工程和科学领域引入了几种元启发式算法来解决现实生活中的优化问题。在这项研究中,提出了一种新的受自然启发的元启发式算法,称为蛇优化器 (SO),以解决模仿蛇特殊交配行为的各种优化任务。如果存在的食物量足够且温度低,每条蛇(雄性/雌性)都会争夺最佳
🔍 探索一种新颖的优化方法,结合改进的蛇优化算法(GOSO/ISO)来优化随机森林的时间序列预测。这种算法在2022年提出,以其卓越的性能吸引了关注。🌀 改进点1:在初始化种群时,引入了混沌映射,提供了包括tent、logistic、cubic在内的10种混沌映射方法,以增强算法的随机性和探索能力。🔄 改进点2:在蛇优化算法的勘探...
1.Matlab实现SO-BiTCN-BiGRU-Attention蛇群算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测(完整源码和数据),优化学习率,BiGRU的神经元个数,滤波器个数, 正则化参数; 2.输入多个特征,输出单个变量,回归预测,自注意力机制层,运行环境matlab2023及以上; ...
蛇优化算法SO优化支持向量机SVM的c和g参数做多输入单输出的拟合预测建模。程序内注释详细直接替换数据就可以使用。程序语言为matlab。程序直接运行可以出拟合预测图，迭代优化图，线性拟合预测图，多个预测评价指标。PS:以下效果图为测试数据的效果图，主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图，具体预测效果以个人的具体...
摘要 为改进蛇优化算法(Snake Optimizer,SO)在探索方式、变量计算、空间搜索方式和种群更新方式等方面存在的不足,提出了一种多策略改进的蛇优化算法(Improved Snake Optimizer,ISO)。首先...展开更多 An Improved Snake Optimizer(ISO)of multi-strategy is proposed to address the limitations of the Snake Optimizer...