混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算
大小:1.78MB
价格:50积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:ChclMsuVYatU
更新日期:2025-09-22

基于柯西变异与均匀分布的蝗虫优化算法:增强全局探索能力与局部开发能力的MATLAB实现,混合柯西变异与均匀分布策略的蝗虫优化算法改进及MATLAB实现,混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法 何庆M

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
352.18KB
探索蝗虫优化算法的新维度混合柯西变.docx
49.61KB
标题基于混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法.docx
48.7KB
混合柯西变异与均匀分布的蝗虫优化算法研究.docx
48.63KB
混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算.docx
14.13KB
混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法.html
500.97KB
混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法何庆代.html
502.86KB
混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法分析在.docx
49.61KB
混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法探索优.html
502.59KB
混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法摘要.docx
25.91KB
混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法的实.html
501.58KB

资源内容介绍

基于柯西变异与均匀分布的蝗虫优化算法:增强全局探索能力与局部开发能力的MATLAB实现,混合柯西变异与均匀分布策略的蝗虫优化算法改进及MATLAB实现,混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法 何庆MATLAB代码摘 要: 由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(HCUGOA). 受柯西算子和粒子群算法的启发,提出具有分段思想的位置更新方式以增加种群多样性,增强全局探索能力;将柯西变异算子与反向学习策略相融合,对最优位置即目标值进行变异更新,提高算法跳出局部最优的能力;为了更好地平衡全局探索与局部开发,将均匀分布函数引入非线性控制参数c,构建新的随机调整策略.代码有详细注释,提供相关lunwen。,关键词:混合柯西变异;均匀分布;蝗虫优化算法;全局探索;局部开发;位置更新;柯西算子;反向学习策略;随机调整策略;MATLAB代码。,基于混合柯西变异与均匀分布的蝗虫优化算法研究及其MATLAB实现
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90428711/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90428711/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">探索蝗虫优化算法的新维度:混合柯西变异与均匀分布的结合</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要:</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文提出了一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(<span class="ff2">HCUGOA</span>)<span class="_ _0"></span>。针对传统蝗虫优化</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">算法<span class="_ _1"></span>(<span class="ff2">GOA<span class="_ _1"></span></span>)在<span class="_ _1"></span>位置<span class="_ _1"></span>更新<span class="_ _1"></span>中存<span class="_ _1"></span>在全<span class="_ _1"></span>局探<span class="_ _1"></span>索能<span class="_ _1"></span>力与<span class="_ _1"></span>局部<span class="_ _1"></span>开发<span class="_ _1"></span>能力<span class="_ _1"></span>失衡<span class="_ _1"></span>的问<span class="_ _1"></span>题,<span class="_ _1"></span>我们<span class="_ _1"></span>通过<span class="_ _1"></span>引入</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">柯西算子和均匀分布函数,<span class="_ _2"></span>改进了位置更新的方式,<span class="_ _2"></span>增强了算法的全局搜索能力和跳出局部</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最优的能力。新算法在多个测试函数上的表现均有所提升,有效避免了早熟收敛的问题。</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在优化算法的领域中,<span class="_ _2"></span>蝗虫优化算法以其独特的生物学启发式思想,<span class="_ _2"></span>近年来受到了广泛的关</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">注。<span class="_ _3"></span>然而,<span class="_ _3"></span>传统的蝗虫优化算法在位置更新上存在一定缺陷,<span class="_ _3"></span>特别是在全局探索与局部开发</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">之间的平衡问题上。<span class="_ _2"></span>为了解决这一问题,<span class="_ _2"></span>我们提出了一种新的混合柯西变异和均匀分布的蝗</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">虫优化算法。</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、传统蝗虫优化算法的局限性</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">传统蝗虫优化算法在位置更新上主要依赖于固定的公式,<span class="_ _4"></span>这种公式虽然能在一定程度上实现</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">全局探索与局部开发的平衡,<span class="_ _3"></span>但当面对复杂问题时,<span class="_ _3"></span>其局限性也逐渐显现。<span class="_ _3"></span>特别是在处理具</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">有多<span class="_ _1"></span>极值<span class="_ _1"></span>、非<span class="_ _1"></span>线性<span class="_ _1"></span>、高<span class="_ _1"></span>维<span class="_ _1"></span>度的<span class="_ _1"></span>优化<span class="_ _1"></span>问题<span class="_ _1"></span>时,<span class="_ _1"></span>算法<span class="_ _1"></span>容<span class="_ _1"></span>易陷<span class="_ _1"></span>入局<span class="_ _1"></span>部最<span class="_ _1"></span>优,<span class="_ _1"></span>出现<span class="_ _1"></span>早熟<span class="_ _1"></span>收<span class="_ _1"></span>敛的<span class="_ _1"></span>现象<span class="_ _1"></span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、混合柯西变异与均匀分布的引入</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了<span class="_ _1"></span>解决<span class="_ _1"></span>上述<span class="_ _1"></span>问题<span class="_ _1"></span>,我<span class="_ _1"></span>们<span class="_ _1"></span>引入<span class="_ _1"></span>了柯<span class="_ _1"></span>西算<span class="_ _1"></span>子和<span class="_ _1"></span>均匀<span class="_ _1"></span>分<span class="_ _1"></span>布函<span class="_ _1"></span>数。<span class="_ _1"></span>柯西<span class="_ _1"></span>算子<span class="_ _1"></span>具有<span class="_ _1"></span>重尾<span class="_ _1"></span>分<span class="_ _1"></span>布的<span class="_ _1"></span>特性<span class="_ _1"></span>,</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能够在优化过程中引入更多的随机性,<span class="_ _2"></span>增强算法的全局探索能力。<span class="_ _2"></span>而均匀分布函数则用于构</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">建新的随机调整策略,以更好地平衡全局探索与局部开发。</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

S7-200 MCGS PLC控制下的苹果分拣机系统:梯形图程序详解、接线与原理图设计、IO分配及组态画面全解析,基于PLC的苹果分拣机系统控制方案,含梯形图程序、接线图、原理图及IO配置与组态画面方

S7-200 MCGS PLC控制下的苹果分拣机系统:梯形图程序详解、接线与原理图设计、IO分配及组态画面全解析,基于PLC的苹果分拣机系统控制方案,含梯形图程序、接线图、原理图及IO配置与组态画面方案,S7-200 MCGS 基于plc苹果分拣机系统控制带解释的梯形图程序,接线图原理图图纸,io分配,组态画面,S7-200 PLC; MCGS组态画面; 苹果分拣机系统控制; 梯形图程序; 接线图原理图; IO分配。,基于S7-200 PLC的苹果分拣机控制系统:梯形图、接线原理与IO组态画面详解

1.19MB27积分

双极式控制直流PWM-M可逆调速系统建模与仿真:基于两相桥臂整流器、SPWM驱动及双闭环PI控制的研究,双极式控制直流PWM-M可逆调速系统建模与仿真:基于两相桥臂整流器、SPWM驱动及双闭环PI控制

双极式控制直流PWM-M可逆调速系统建模与仿真:基于两相桥臂整流器、SPWM驱动及双闭环PI控制的研究,双极式控制直流PWM-M可逆调速系统建模与仿真:基于两相桥臂整流器、SPWM驱动及双闭环PI控制的可逆调速研究,双极式控制直流pwm-m可逆调速系统建模与仿真(1)整流器采用两相桥臂,pwm驱动,spwm(2)采用双闭环控制,转速外环ASR与电流内环ACR均采用pi控制(3)可逆调速,可实现正反转,直流电机,他励直流电机。有参考资料,双极式控制; 直流PWM-M调速系统; 整流器; 两相桥臂; SPWM; 双闭环控制; 转速外环ASR; 电流内环ACR; PI控制; 可逆调速; 正反转; 他励直流电机; 建模与仿真。,基于双极式PWM-M的直流电机可逆调速系统建模与仿真研究

1.28MB26积分

手性小球在COMSOL光学模型中的应用与探究,COMSOL光学模型下的手性小球特性分析与模拟研究,COMSOL光学模型:手性小球,COMSOL光学模型;手性小球;光学模型;手性结构 ,COMSOL光

手性小球在COMSOL光学模型中的应用与探究,COMSOL光学模型下的手性小球特性分析与模拟研究,COMSOL光学模型:手性小球,COMSOL光学模型;手性小球;光学模型;手性结构。,COMSOL光学模型中手性小球的仿真分析

9.63MB31积分

手持式射频美容仪变压器模块电路图+PCB

手持式射频美容仪在现代美容科技中占据着重要地位,其主要利用射频(RF)技术,通过高频电磁波作用于皮肤,达到紧肤、抗衰老的效果。在这个设备的核心部分,变压器模块扮演了关键角色,它负责能量的转换与传输。本话题将深入探讨手持式射频美容仪的变压器模块电路图及其PCB设计。 让我们理解射频(RF)技术的基本原理。射频是电磁波的一个频率范围,通常在300kHz至300GHz之间。在美容仪中,1-3MHz的工作频率可以穿透皮肤表层,加热皮下组织,刺激胶原蛋白再生,从而改善皮肤松弛和皱纹问题。而变压器作为射频电路中的关键组件,承担着电压变换、阻抗匹配以及隔离等重要功能。 变压器模块的电路设计通常包括初级绕组、次级绕组以及磁芯材料的选择。初级绕组接收电源提供的能量,通过电磁感应传递到次级绕组,次级绕组则将能量传递给治疗头,进行皮肤加热。在四层板结构的PCB设计中,每一层都有特定的功能:底层通常用于电源和接地,中间两层用于信号传输,顶层则可能用于额外的电源或信号路径。这样的设计有助于减小电磁干扰,提高系统稳定性。 选择合适的磁芯材料对变压器性能至关重要。磁芯材料需要具备高磁导率、低损耗、良好的温度稳定性和

751.73KB26积分