% Firefly Algorithm (FA) clc; clear; close all; nVar =10; %维度 func_num=5; %测试函数索引 [Fun_Name,VarMin,VarMax,opt_f,err] = get_fun_info_CEC2013(func_num,nVar); fob=str2func('cec13_0'); CostFunction=@(x)Fun(
Matlab实现FA-FS-SVM萤火虫算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测(完整程序和数据) FA 算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测,优化前后对比,基于LIBSVM。 程序设计 完整程序和数据下载方式私信博主回复:Matlab实现FA-FS-SVM萤火虫算法同步优化特征选择结合支持向量机分类预测 %% 参数设置 % 定义优化参数的个数...
type=blog */publicclassFA_Solve{// 萤火虫对象classFirefly{// 当前萤火虫的坐标(自变量数组)double[] curVars;// 当前自变量对应的目标函数值doublecurObjValue;// 适应度(解决最小化问题,所以适应度为目标函数值的倒数)doublefit;// 全参构造publicFirefly(double[] curVars,doublecurObjValue,doublefit){this...
为了解决这一问题,研究人员提出了基于萤火虫算法(FA)优化支持向量机(SVM)的方法,以提高多变量输入数据的分类预测性能。 萤火虫算法是一种基于自然界萤火虫行为的启发式优化算法,它模拟了萤火虫在寻找食物和繁殖过程中发出的光信号,并通过光强度的变化来实现优化搜索。通过将萤火虫算法与支持向量机相结合,可以有效地优化SV...
BP预测 | MATLAB实现FA-BP多输入单输出回归预测(萤火虫算法优化BP神经网络),✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。
基于萤火虫算法优化BP神经网络回归预测研究是一种利用萤火虫算法来优化BP神经网络的预测方法。在该研究中,首先使用BP神经网络建立预测模型,然后利用萤火虫算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化,以提高预测模型的性能。 BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,具有强大的非线性拟合能力。它通过反向传播算法来训练网络的权重...
1Star0Fork0 jianliu/suanfa 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 该仓库未声明开源许可证文件(LICENSE),使用请关注具体项目描述及其代码上游依赖。 项目仓库所选许可证以仓库主分支所使用许可证为准 ...
1.请求分页的置换算法(FIFO && RUL算法实现); 2.按给定的顺序列,输出页面调度过程包含命中/缺页,调入/调出; 3.计算缺页率,频率。 说明: vp_list[N]//訪问序列bs[M]//内存块表,M为内存块大小structpt{intpno;//页号intbno;//块号intflag;//状态位,为0时在不内存。为1时在内存intorder;//优先序号...
4、遗传算法具体步骤 初始化 适应度函数 选择 交叉 变异 5、遗传算法的应用 特征选取 使用TPOT 库实现 6、实际应用 7、结语 1、遗传算法理论的由来 我们先从查尔斯·达尔文的一句名言开始: 能够生存下来的往往不是最强大的物种,也不是最聪明的物种...