算法脉络 整个FA的流程大致为: 在解空间中随机选取 n 个初始位置生成Fireword; 让生成的Fireword通过爆炸生成Sparks; 随机选择一些Firewords,利用高斯变异生成Sparks; 在所有的Firewords和Sparks中,选取适应度最高的解进入下一代;利用轮盘赌方法来确定剩下 n−1 个Firewords; 查看是否满足停止条件,若否,则返回第...
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员的注意。 萤火虫算法是群体智能算法家族的一部分,最近在解决优化问题方面取得了令人印象深刻的成果。 特别是,萤火虫算法在求解连续和离散优化问题的能力。 萤火虫算法基于真实萤火虫的闪烁特性,有三条规则。 规则如下: 所有萤...
一、萤火虫算法(FA)简介 萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)是Yang等人于2009年提出的一种仿生优化算法。 参考文献:田梦楚, 薄煜明, 陈志敏, et al. 萤火虫算法智能优化粒子滤波[J].自动化学报, 2016, 42(001):89-97. 二、单仓库多旅行商问题SD-MTSP 单仓库多旅行商问题(Single-Depot Multiple Travelling Salesm...
在位置更新方程中,FA和PSO都有两个主要分量:一个是确定性的,另一个是随机性的。在FA中,吸引力由两个组成部分决定:目标函数和距离,而在BFA中,细菌之间的吸引力也有两个组成部分:适应度和距离。萤火虫算法实现时,整个种群(如n)需要两个内循环,特定迭代需要一个外循环(如I),因此最坏情况下FA的计算复杂度为O(...
FA算法的基本流程如图1所示。算法初始化阶段主要将萤火虫均匀随机分布于搜索空间内,并根据亮度公式计算出每个萤火虫的亮度,然后亮度低的萤火虫被亮度高的萤火虫所吸引并向其移动,按式(7)更新位置,重新计算萤火虫亮度,最后在达到精度要求或最大迭代次数后结束。
**算法执行：**在算法开始时，所有萤火虫都被随机分散在整个搜索空间中。然后，算法通过以下两个阶段来确定最优解：**光线强度的变化：**萤火虫在其当前位置的亮度反映了其适应性值，它会朝着更具吸引力的萤火虫方向移动。**位置改变：**萤火虫会通过观察周围萤火虫的光线强度来调整其位置。总而言之，萤火虫算法通过...
【FA MTSP】基于matlab萤火虫算法FA求解单仓库多旅行商问题【含Matlab源码 3805期】(1)如需代码(进阶版)加腾讯企鹅号或私信UP主; (2)代码运行版本 Matlab 2019b或2014a (3)其他仿真咨询 1 期刊或论文复现; 2 Matlab程序定制; 3 科研合作; 知识 校园学习 MATLAB 多旅行商 如需代码 加QQ3024528700 ...
四、因子分析法FA 五、独立成分分析ICA 六、缺失值比率 七、低方差滤波 八、高相关滤波 创作不易,如需转载,请注明出处,谢谢! 一、前话 在降维算法中,我们经常要用到协方差的概念,下面给出协方差,相关系数等概念解释 协方差描述两个变量的相关程度,同向变化时协方差为正,反向变化时协方差为负,而相关系数也是...
ex(i)和ey(i)为第i个样本的fa算法得到的轨迹x坐标和y坐标的误差,n为样本个数,在参数介于0到100之间的6维空间中,fa算法搜索运动控制器和动态控制器的近最优参数,算法首先生成一个随机解,然后根据公式更新萤火虫的位置,成本函数计算每个候选人和它在每一次迭代时获得的最佳解决方案,算法重复,直到达到最大迭代。
1、点击[Simulink] 2、点击[Create Model] 3、点击[Model Configuration Parameters] 4、点击[...