1. 算法简介 (以下描述,均不是学术用语,仅供大家快乐的阅读) 黏菌算法是根据黏菌的营养生长过程提出的优化算法。算法发表于2020年,算是一个较新的算法。 黏菌在有丝分裂后形成的变形体成熟之后,进入营养生长时期,会形成网状型态,且依照食物、水与氧气等所需养分改变其表面积。 在黏菌算法中,黏菌会根据当前位置的...
黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm, SMA)是一种新兴的自然启发式优化算法,其灵感来源于黏菌(Slime Mould)的觅食行为。黏菌是一种简单的单细胞生物,以其高效的资源分配和路径选择能力闻名。研究人员观察到黏菌在寻找食物的过程中,能够动态调整其形态结构,以最小化能量消耗并优化食物获取,这为优化问题的求解提供了新的...
摘要:黏菌优化算法(Slime mould algorithm,SMA)由 Li等于 2020 年提出,其灵感来自于黏菌的扩散和觅食行为,属于元启发算法。具有收敛速度快,寻优能力强的特点。 1.算法原理 该算法主要模拟了黏菌在觅食过程中的行为和形态变化,而未对其完整生命周期进行建模。通过权值指标模拟黏菌静脉状管的形态变化和收缩模式之间的三种...
首先,让我们来了解一下黏菌算法。黏菌算法是一种模拟自然界黏菌在寻找食物过程中的行为而设计的一种优化算法。它模拟了黏菌在环境中释放化学物质寻找食物的过程,通过化学物质浓度的变化来更新解空间中的候选解。这种算法具有全局寻优能力强、收敛速度快等特点,适用于复杂的优化问题。 接下来,我们来介绍鲁棒极限学习机(R...
多目标粘液霉菌算法(Matlab代码实现) 目录 1 黏菌模型——人类成功模拟整个宇宙网络! 2 黏液霉菌优化算法数学模型 2.1 接近食物 2.2 包裹食物 2.3 抢食物 3 算法流程 ...
为提高无人直升机机动任务轨迹跟踪的精度,减弱未知扰动带来的影响,本文设计了基于蚁群-黏菌算法参数优化算法的直升机轨迹跟踪自抗扰控制器;建立了直升机非线性飞行动力学模型,针对自抗扰控制器扰动估计和扰动补偿部分,重构新增益函数和非线性...
多目标黏菌优化算法(MOGA)是一种借鉴黏菌聚集行为的启发式优化算法,用于解决多目标优化问题。该算法从黏菌体聚集行为中获得启示,通过观察黏菌聚集过程中的参数调节和粘度调整,设计了一种用于解决多目标优化问题的优化算法。 MOGA算法的主要步骤包括初始化种群、计算目标函数值、计算粘菌体密度、确定粘度、更新粘菌体位置和...
📚SMA-ELM分类预测:利用Matlab实现黏菌算法优化极限学习机(SMA-ELM)的分类预测。🖥️应用领域广泛,包括医学影像处理、GAN生成式对抗网络、图像生成与合成、神经网络结构设计、数据处理、模型训练与泛化、图像特征提取与匹配、视觉表征学习、模型评估、多模态学习、视觉预测等。🔍目标检测、行人重识别、车辆重识别、...
黏菌优化算法(Slime mould algorithm,SMA)由 Li等于 2020 年提出,其灵感来自于黏菌的扩散和觅食行为,属于元启发算法。具有收敛速度快,寻优能力强的特点。黏菌优化算法用数学模型模仿黏菌觅食行为和形态变化, SMA 包括三个阶段,分别为接近食物阶段、包围食物阶段和抓取食物阶段。
黏菌优化算法，即Slime Mould Algorithm（SMA），是一种新兴的基于仿生学的启发式优化算法，其基本思想来源于黏菌聚集行为，利用黏菌在自然界中的寻优能力来解决复杂问题。本文主要介绍SMA的改进算法——AOSMA，并对其进行复现与对比实验。算法改进 首先，在SMA算法的基础上，我们对位置更新策略进行了改进，采用了基于群体...