matlab中l-m优化算法 L-M(Levenberg-Marquardt)算法是一种非线性最小二乘优化算法,用于解决非线性最小化问题。该算法结合了最速下降法和高斯-牛顿法的优点,能够在搜索过程中动态调整步长,从而更快地收敛到最优解。 L-M算法的基本思想是通过不断迭代调整参数,使得目标函数的值不断减小,直至达到局部最优解。在每...
L-M算法通过采用系数矩阵阻尼的方法改造矩阵 (Jk)TJk 的性态,使算法能够进行下去。 L-M算法中有两个主要的步骤:一是解方程 [Q+μI]Δx=−∇S(x(k)) (其中 μ 为阻尼系数)求出自变量的增量,另一个是阻尼系数 μ 的调整算法。 算法步骤 用L-M法求解非线性最小二乘优化问题 minS(x) 的算法过程...
LM算法是一种非线性最小二乘优化算法,用于求解无约束或约束的非线性优化问题。它结合了高斯牛顿法和梯度下降法的优点,旨在有效地处理非线性优化问题。LM算法通过迭代的方式,不断调整参数,以使目标函数的误差逐渐降低,从而达到优化的目的。 二、LM算法的工作原理是什么? 1.初始化参数:首先,需要初始化待优化的参数向...
dFDB-MRFO 是一种最新且功能强大的元启发式搜索算法,可用于解决单目标优化问题。 引用格式 Kahraman, HT, Bakir, H., Duman, S., Kati, M., Aras, S., Guvenc, U. 动态 FDB 选择方法及其应用:定向过电流继电器协调的建模和优化。应用英特尔 (2021)。Dynamic FDB selection method and its application: ...
(1)—式(3)中,l和L为当前迭代步和最大迭代步,ub和lb为问题边界,BestX为最优宇宙位置,WEP和TDR为虫洞存在概率和旅行距离率,是多元宇宙优化算法的重要参数。式 (2)可知,多元宇宙优化算法的参数TDR通过迭代呈凹型递减,先快速后缓慢地减少,参数WEP线性递增。
一、麻雀搜索算法优化深度学习极限学习机DELM预测模型实现流程 1 麻雀搜索算法 麻雀搜索算法是一种新型的群智能优化算法,在2020年由Xue等提出,主要是受麻雀的觅食和反哺食行为启发,具有寻优能力强、收敛速度快的特点。 麻雀搜索算法将整个麻雀种群分为三类,即寻找食物的生产者,抢夺食物的加入者和发现危险的警戒者。生...
【摘要】 一、鲸鱼算法优化BP神经网络简介 1 鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)简介 鲸鱼优化算法(WOA),该算法模拟了座头鲸的社会行为,并引入了气泡网狩猎策略。... 一、鲸鱼算法优化BP神经网络简介 1 鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)简介 ...
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
% Developed in MATLAB R2015a (7.13) % clear all clc Solution_no=50; % Number of search agents F_name='F1'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 M_Iter=200; % Maximum numbef of iterations [LB,UB,Dim,F_obj]=Get_F(F_name); ...