免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原,可行解对应抗体(B细胞),可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫...
状态转移算法(STA) 改进状态转移算法(STA) 鲸鱼算法(WOA) Matlab案例代码解析 5. 智能优化算法案例 记录于 2021-10-07。 差分进化算法(DE) 离散差分进化算法(DE) 差分进化算法实现指数拟合(DE-ExpFit) 梯度下降法曲线拟合(GradientDescent) 灰狼算法(GWO) 灰狼-布谷鸟算法(GWOCS) 粒子群算法(PSO) 离散粒子群...
1.2024新算法 | Matlab实现CPO-CNN-SVM冠豪猪优化算法优化卷积神经网络结合支持向量机多特征分类预测/故障诊断(完整源码和数据) 2.优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。 3.图很多,包括分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。 4.附赠案例数据可直接运行main一键出图,注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Mat...
局部利用是指围绕由所有个体的当前位置组成的搜索空间找到更好的解决方案的过程。基于个体在种群中的分布与正态分布之间的关系,可以通过以下公式建立用于优化的广义正态分布模型 其中,vit是第i个个体在时间t的导数,μi是第i个人的广义平均位置,δi是广义标准方差,η是惩罚因子。此外,μi、δi和η可以定义为 其中a...
MATLAB之智能计算 编辑于 2024年02月26日 00:33 一、5种多目标优化算法简介 多目标优化算法是用于解决具有多个目标函数的优化问题的一类算法。其求解流程通常包括以下几个步骤: 1. 定义问题:首先需要明确问题的目标函数和约束条件。多目标优化问题通常涉及多个目标函数,这些目标函数可能存在冲突,需要在不同目标之间进...
MATLAB粒子群优化算法(PSO)作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/一、介绍粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm)是一种群智能算法,为了寻求全局最优。群体迭代,粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间...
在应用优化算法之前,首先需要将优化问题进行形式化表示。假设我们要解决一个优化问题,其中有一个目标函数f(x)和一组约束条件h(x) = 0和g(x) ≤ 0。这里,x是一个n维向量,表示我们要优化的参数。 3.无约束优化算法 无约束优化算法用于解决没有约束条件的优化问题。MATLAB中提供了多个无约束优化算法,常用的有fm...
粒子群优化算法(PSO)是一种常用的优化算法,它模拟了鸟群或鱼群的行为,通过不断调整粒子的位置来寻找最优解。而正则化极限学习机(RELM)是一种用于回归分析的机器学习算法,它在处理大规模数据时表现出色。将这两种算法结合起来,可以得到粒子群优化算法优化正则化极限学习机(PSO-RELM)回归算法。
自适应粒子群优化算法的MATLAB性能仿真 UP目录 一、理论基础 二、核心程序 三、测试结果 一、理论基础 粒子群优化(PSO)是一种基于群体的随机优化技术。与其它基于群体的进化算法相比,它们均初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优解。不同的是:进化计算遵循适者生存原则,而PSO模拟社会,将每一个可能产生的解表述为...