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]Azizi, M., Aicke
实际案例验证其有效性。某汽车厂运用该算法优化焊接机器人路径，将生产节拍从128秒压缩至103秒，路径重复精度提升至0.02毫米。光伏企业用于太阳能电池板材料配比优化，光电转换效率突破23.7%的理论极限。在智慧物流领域，某仓储系统通过能量谷算法规划拣货路径，使日均行走距离减少18公里，货架碰撞率下降至0.3%。
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...
本文提出了一种基于混沌博弈算法(CGO)优化多头注意力机制卷积神经网络(CNN)结合门控循环单元(GRU)的数据多维输入单输出预测模型。该模型通过CGO算法优化多头注意力机制,增强了模型对输入数据特征的提取能力。同时,采用CNN提取数据局部特征,GRU捕捉数据序列信息,实现了数据多维输入单输出预测任务。实验结果表明,该模型在多个...
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
在Logistic映射混沌序列的背景下,能量谷优化算法可以被用来寻找混沌序列中的某种“最优”状态或“规律”。 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...
在本文中,能量谷优化器 (EVO) 被提议作为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高级物理原理。二十个无约束的数学测试函数被用于不同的维度来评估所提出的算法的性能。出于统计目的,通过考虑预定义的停止标准,进行 100 次独立优化运行以确定统计测量值,包括平均值、标准偏差和所需的目标...
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…