一种基于映射的混
大小:434.76KB
价格:44积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:aOmjeVEf
更新日期:2025-09-22

基于Tent映射的混合灰狼优化算法:结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,基于Tent映射的混合灰狼优化算法:结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
34.84KB
一种基于映射的混合.html
77.43KB
一种基于映射的混合灰狼优化改进算法在当今信.docx
49.23KB
一种基于映射的混合灰狼优化改进算法在程.docx
49.89KB
一种基于映射的混合灰狼优化的.html
75.3KB
一种基于映射的混合灰狼优化的改进算法引言近年.docx
15KB
一种基于映射的混合灰狼优化的改进算法摘.docx
25.78KB
一种基于映射的混合灰狼优化的改进算法滕志军.docx
48.73KB
基于映射的混合灰狼.html
75.49KB
基于映射的混合灰狼优化算法及其实现一引言近年来随.html
76.54KB
基于映射的混合灰狼优化算法的探索与实现在数字.docx
49.89KB

资源内容介绍

基于Tent映射的混合灰狼优化算法:结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,基于Tent映射的混合灰狼优化算法:结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法_滕志军 MATLAB代码,可提供代码与lunwen。首先,其通过 Tent 混沌映射产生初始种群,增加种群个体的多样性; 其次,采用非线性控制参数,从而提高整体收敛速度; 最后,引入粒子群算法的思想,将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息,从而保留灰狼个体自身最佳位置信息。,核心关键词:Tent混沌映射; 灰狼优化; 混合算法; 非线性控制参数; 粒子群算法思想。,滕志军改进算法:Tent映射混合灰狼优化算法的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/90427998/2/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/90427998/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Tent<span class="_ _0"> </span></span>映射的混合灰狼优化算法的探索与实现</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在数字时代的浪潮中,<span class="_ _1"></span>优化算法以其独特的优势,<span class="_ _1"></span>如快速收敛和全局搜索能力,<span class="_ _1"></span>在众多领域</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">中发挥着重要<span class="_ _2"></span>作用。今天,<span class="_ _2"></span>我们将一起探<span class="_ _2"></span>讨一种基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Tent<span class="_"> </span></span>映射的混合灰狼<span class="_ _2"></span>优化算法,由<span class="_ _2"></span>滕</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">志军先生提出的一种创新性的优化策略。</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、混沌初现:<span class="ff2">Tent<span class="_ _0"> </span></span>映射与种群多样性</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">算法的<span class="_ _2"></span>初始<span class="_ _2"></span>阶段<span class="_ _2"></span>,<span class="ff2">Tent<span class="_"> </span></span>映射犹<span class="_ _2"></span>如一<span class="_ _2"></span>位精<span class="_ _2"></span>明的引<span class="_ _2"></span>路人<span class="_ _2"></span>,它<span class="_ _2"></span>通过混<span class="_ _2"></span>沌映<span class="_ _2"></span>射技<span class="_ _2"></span>术产生<span class="_ _2"></span>初始<span class="_ _2"></span>种群<span class="_ _2"></span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">这一步的巧妙之处在于,<span class="_ _1"></span>它不仅为算法引入了随机性,<span class="_ _1"></span>还大大增加了种群的多样性。<span class="_ _1"></span>多样性</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">是算法成功的重要因素之一,<span class="_ _3"></span>它有助于算法跳出局部最优,<span class="_ _3"></span>从而更有可能寻找到全局最优解。</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、非线性控制参数:速度与方向的权衡</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在传统的优化算法中,<span class="_ _4"></span>控制参数的选择往往是个棘手的问题。<span class="_ _4"></span>滕志军先生引入了非线性控制</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">参数<span class="_ _2"></span>的策<span class="_ _2"></span>略,<span class="_ _2"></span>这<span class="_ _2"></span>不仅<span class="_ _2"></span>提高<span class="_ _2"></span>了算<span class="_ _2"></span>法的<span class="_ _2"></span>整<span class="_ _2"></span>体收<span class="_ _2"></span>敛速<span class="_ _2"></span>度,<span class="_ _2"></span>而<span class="_ _2"></span>且在<span class="_ _2"></span>方向<span class="_ _2"></span>选择<span class="_ _2"></span>上也<span class="_ _2"></span>有<span class="_ _2"></span>了更<span class="_ _2"></span>多的<span class="_ _2"></span>灵活<span class="_ _2"></span>性<span class="_ _2"></span>。</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">这就像是在赛跑中,通过调整步频和步幅,跑者可以更好地掌控自己的节奏和方向。</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、粒子群的思想:灰狼个体的智慧融合</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">灰狼优化算法本身就具有强大的全局搜索能力。<span class="_ _4"></span>在此基础上,<span class="_ _4"></span>滕志军先生进一步引入了粒子</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">群算法的思想。<span class="_ _4"></span>他将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合,<span class="_ _4"></span>来更新灰狼个体的位置信</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">息。<span class="_ _1"></span>这样做的目的,<span class="_ _1"></span>是为了在保留灰狼个体自身最佳位置信息的同时,<span class="_ _1"></span>也借鉴了种群中的优</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">秀经验。<span class="_ _1"></span>这就像是在团队合作中,<span class="_ _1"></span>每个成员不仅发挥自己的专长,<span class="_ _1"></span>还善于借鉴和学习他人的</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">长处。</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、<span class="ff2">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span>实现:从理论到实践</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

基于SMO滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制仿真与实现:高效算法C代码移植于DSP芯片,SVPWM调制与S-Function仿真模型,基于SMO滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制仿真与实现

基于SMO滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制仿真与实现:高效算法C代码移植于DSP芯片,SVPWM调制与S-Function仿真模型,基于SMO滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制仿真与实现:快速响应、高精度转速估算及SVPWM优化,基于SMO滑模观测器算法的永磁同步电机无传感器矢量控制的仿真模型+C代码: 1. 完整的SMO滑模观测器算法的C代码,本人已经成功移植到DSP(TMS320F28335)芯片中,在一台额定功率为45kW的永磁同步电机的变频器中加以应用,响应速度快,转速估算精度高,抗负载扰动性能强,波形见下图; 2. SVPWM空间电压矢量调制,提高了直流母线电压的利用率,定子电流THD小; 3. 仿真模型采用S-Function调用的方式,把算法C代码直接在Simulink下进行仿真,所见即所得 这不同于直接拖拽模块那种仿真方法 4. 有详细的算法原理讲解。 大厂成熟的无感FOC代码。,关键词:SMO滑模观测器算法;C代码;DSP(TMS320F28335);永磁同步电机;无传感器矢量控制;仿真模型;SVPWM空间电压矢量调制;算法原理讲解;大

2.49MB18积分

多目标粒子群算法驱动的微电网经济环保调度优化模型研究,微电网多目标优化调度:粒子群算法求解含光伏、风电等多能源系统调度模型与成本优化,基于多目标粒子群算法的微电网优化调度使用一种经济与环保相协调的微

多目标粒子群算法驱动的微电网经济环保调度优化模型研究,微电网多目标优化调度:粒子群算法求解含光伏、风电等多能源系统调度模型与成本优化,基于多目标粒子群算法的微电网优化调度使用一种经济与环保相协调的微电网优化调度模型,针对光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池组成的微电网系统的优化问题进行研究,在满足系统约束条件下,建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本以及污染物处理费用的微电网多目标优化调度模型,并利用多目标粒子群算法(MOPSO)求解微电网优化调度问题。,核心关键词:微电网优化调度; 多目标粒子群算法; 经济环保; 微电网系统; 运行成本; 约束条件; 污染物处理费用; 光伏电池; 风机; 微型燃气轮机; 柴油发电机; 蓄电池。关键词用分号分隔:微电网优化调度; MOPSO; 经济环保; 微电网系统; 运行成本; 约束条件; 污染物处理费用; 电池储能; 风力发电; 柴油发电,多目标优化调度模型在微电网中的协调研究——基于MOPSO与环保经济算法

3.34MB10积分

西门子多工位转盘自动化控制解决方案:涵盖PLC通讯、伺服控制、视觉识别及智能软件应用,西门子多工位转盘自动化改造手册:包括Modbus通讯编程、伺服控制、视觉系统与机器人通讯等解决方案 ,SIEMEN

西门子多工位转盘自动化控制解决方案:涵盖PLC通讯、伺服控制、视觉识别及智能软件应用,西门子多工位转盘自动化改造手册:包括Modbus通讯编程、伺服控制、视觉系统与机器人通讯等解决方案。,SIEMENS 西门子 多工位转盘1200PLC模板 PLC采用西门子1214DC,触摸屏采用威纶通。 1,程控电源modbus485通讯改写电压读取电流值; 2,西门子伺服V90的PN通讯控制; 3,台达伺服电机的脉冲控制; 4,触摸屏与精研变频器通讯改写电机频率; 5,西门子1200与Profight视觉软件TCP IP开放式通讯; 6,西门子与安川机器人PN通讯; 附伺服,变频器,视觉等通讯手册,机器人GSD文件以及VITEX品牌下的智能视觉测试版软件。,SIEMENS; 1200PLC; Modbus485通讯; 电压读取电流值; 伺服V90; PN通讯控制; 脉冲控制; 触摸屏通讯; 电机频率; TCP IP通讯; 机器人通讯; 通讯手册; GSD文件; 智能视觉测试版软件。,西门子PLC控制系统:多工位转盘通讯与程序升级改造方案

3.24MB12积分

基于灰狼优化算法的旅行商问题(TSP)解决方案:可自定义坐标数据集,详细注释的Matlab代码,Matlab实现灰狼算法解决旅行商问题(TSP)-可自定义坐标与详细注释,matlab代码:基于灰狼算

基于灰狼优化算法的旅行商问题(TSP)解决方案:可自定义坐标数据集,详细注释的Matlab代码,Matlab实现灰狼算法解决旅行商问题(TSP)——可自定义坐标与详细注释,matlab代码:基于灰狼算法的旅行商问题(TSP)问题- 基于灰狼优化算法的旅行商问题- 可以根据数据集的要求,自己修改坐标- 注释详细,MATLAB代码;灰狼优化算法;旅行商问题;自定义坐标;详细注释。,基于灰狼算法优化的旅行商问题(TSP)Matlab代码:可自定义坐标与注释

1.72MB11积分