所提出的NRBO通过使用几个向量集和两个算子(如NRSR和TAO)来探索搜索域,应用NRM来发现搜索区域,从而定义搜索路径。 一、种群初始化 与其他元启发式算法一样,NRBO通过在候选解的边界内产生初始随机种群来启动对最优解的搜索。基于存在Np个种群的事实,并且每个种群由模糊决策变量/向量组成。因此,使用公式(7)生成随机...
一. 牛顿-拉斐尔优化器(Newton-Raphson-based optimizer, NRBO) 摘要:本文提出并发展了一种新的元启发式算法——基于牛顿-拉斐尔的优化器(NRBO)。NRBO受到Newton-Raphson方法的启发,它使用两个规则来探索整个搜索过程:Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO),并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。NRSR采...
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1.牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NRBO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上,对聚类算法优化效果显著; 2.完整展示优化迭代过程,可视化每一次迭代变换,代码注释清晰,自行解读...
(创新)NRBO-GMM聚类优化算法,牛顿-拉夫逊优化算法优化GMM高斯混合聚类优化算法完整代码链接:https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zp6WmZlumatlab2023b语言,一键出图,直接运行1.牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NRBO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算
【NRBO-Transformer多维时序预测】NRBO-Transformer多变量时间序列预测,基于NRBO-Transformer多变量输入模型。matlab代码,2023b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。参数可方便更改,程序和excel数据放在一个文件夹,注释明细。 Transformer 作为一种创新的神经网络结构,深...
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【NRBO-Transformer-BILSTM多维时序预测】NRBO-Transformer-BILSTM多变量时间序列预测,基于NRBO-Transformer-LSTM多变量输入模型。matlab代码,2023b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。参数可方便更改,程序和excel数
牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO），作为2024年新兴的智能优化算法，由Sowmya等人在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》期刊上发表。尽管算法尚处于早期阶段，但其独特的搜索策略和性能潜力值得关注。NRBO结合了向量集和NRSR、TAO等算子，利用NRM进行搜索区域定义，通过种群初始化在可行区域探索。
【NRBO-Transformer-LSTM多维时序预测】NRBO-Transformer-LSTM多变量时间序列预测,基于NRBO-Transformer-LSTM多变量输入模型。matlab代码,2023b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。参数可方便更改,程序和excel数据放在一个文件夹,注释明细。 Transformer 作为一种创新的...