ZIP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 1.78MB

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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>
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