能量谷优化算法借鉴自然界能量传递规律，模拟粒子在能量场中的运动轨迹，是启发式算法领域的新探索。这种算法通过构建虚拟能量场模型，让解集在高低能量谷之间自主迁移，特别适合处理多峰值优化问题，在工业参数调优、路径规划、材料配比等场景展现出独特优势。算法核心在于建立动态能量场。每个潜在解对应能量场中的粒子，系统自动计算粒子所
一、能量谷优化算法EVO能量谷优化算法(Energy valley optimizer, EVO)是MahdiAzizi等人于2023年提出的一种新颖的元启发式算法,其灵感来自关于稳定性和不同粒子衰变模式的物理原理。能量谷优化算法(Energy val…
能量谷优化算法(Energy valley optimizer,EVO)是MahdiAzizi等人于2023年提出的一种新颖的元启发式算法,其灵感来自关于稳定性和不同粒子衰变模式的物理原理。点击下方链接查看EVO原理: 能量谷优化算法(Energy valley optimizer,EVO) 三、能量谷优化算法求解背包问题 部分Matlab代码: % 背包问题,共包含9个数据集,修改Function...
多头注意力机制能够捕捉输入数据中不同子空间的特征。为了增强多头注意力机制的特征提取能力,本文采用混沌博弈算法进行优化。CGO算法是一种基于混沌理论的优化算法,具有全局搜索能力和快速收敛性。通过CGO算法优化多头注意力机制的权重,可以提高模型对输入数据特征的提取精度。 2. 卷积神经网络 CNN是一种擅长提取数据局部特...
具体实现上,能量谷优化算法会利用Logistic映射产生的混沌序列来搜索解空间。首先,生成一个Logistic混沌序列,然后利用这个序列来扰动搜索过程,使得搜索能够在解空间中更加全面地搜索。在每一步搜索中,算法会计算当前解的能量(即某种评价指标的值),并根据能量的大小来决定下一步的搜索方向。如果当前解的能量较低,那么算法...
1.Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测,优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; CNN卷积核大小:卷积核大小决定了CNN网络的感受野,即每个卷积层可以捕获的特征的空间范围。选择不同大小的卷积核可以影响模型的...
EVO-TCN-multihead-Attention能量谷算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量回归预测,多变量输入模型。matlab代码,2023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。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZZqUmZxv TCN-mul
1.Matlab实现EVO-TCN-Multihead-Attention能量谷算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测(完整源码和数据) 2.运行环境为Matlab2023b; 3.excel数据集,输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
一、能量谷优化算法EVO 能量谷优化算法(Energy valley optimizer,EVO)是MahdiAzizi等人于2023年提出的一种新颖的元启发式算法,其灵感来自关于稳定性和不同粒子衰变模式的物理原理。能量谷优化算法(Energy valley optimizer,EVO)_IT猿手的博客-CSDN博客 参考文献 ...
1.Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测,优化学习率,卷积核大小,神经元个数,以最小MAPE为目标函数; CNN卷积核大小:卷积…