群智能算法改进：基于萤火虫改进的麻雀算法 该改进主要是在麻雀搜索后，利用萤火虫扰动对麻雀进行萤火虫扰动，将所有麻雀与最优麻雀利

PmeaVQBDhA
ZIP群智能算法改进基于萤火虫改进的麻雀算法该.zip  190.18KB

资源文件列表:

ZIP 群智能算法改进基于萤火虫改进的麻雀算法该.zip 大约有12个文件
  1. 1.jpg 12.05KB
  2. 2.jpg 47.79KB
  3. 3.jpg 63.58KB
  4. 4.jpg 63.74KB
  5. 群智能算法改进基.html 6.67KB
  6. 群智能算法改进基于萤火虫.txt 823B
  7. 群智能算法改进基于萤火虫改进的麻.txt 2.28KB
  8. 群智能算法改进基于萤火虫改进的麻雀.txt 2.35KB
  9. 群智能算法改进基于萤火虫改进的麻雀搜索算.txt 2.3KB
  10. 群智能算法改进基于萤火虫改进的麻雀算法引言随着.doc 2.16KB
  11. 群智能算法改进基于萤火虫改进的麻雀算法探讨在这个.txt 2.88KB
  12. 群智能算法改进基于萤火虫改进的麻雀算法摘要.txt 2.55KB

资源介绍:

群智能算法改进：基于萤火虫改进的麻雀算法。 该改进主要是在麻雀搜索后，利用萤火虫扰动对麻雀进行萤火虫扰动，将所有麻雀与最优麻雀利用萤火虫扰动方式，进行位置更新，提高其搜索性，扰动后的麻雀与扰动前的麻雀进行对比，如果更优则更新麻雀位置。 基于萤火虫改进的麻雀搜索算法具有以下优点： 全局搜索能力强：麻雀搜索算法继承了萤火虫算法的全局搜索特性，可以有效地探索问题空间，找到全局最优解或接近最优解。 收敛速度快：通过引入萤火虫算法中的吸引度和视觉范围概念，麻雀搜索算法在搜索过程中能够更快速地收敛到较优解，减少了搜索时间成本。 鲁棒性高：采用多个麻雀个体进行搜索，并通过更新机制保持种群的多样性，使得算法具有较好的鲁棒性，对初始解的依赖度低，更适应不同类型的问题。 易于实现和调节：麻雀搜索算法相对简单，易于实现和调节参数，无需复杂的运算和大量的计算资源，适用于中小规模问题的求解。
<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/89867632/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/89867632/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">群智能算法改进<span class="ff2">：</span>基于萤火虫改进的麻雀算法</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">引言<span class="ff2">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着信息技术的快速发展<span class="ff2">，</span>人工智能在各个领域中发挥着越来越重要的作用<span class="ff3">。</span>作为一种全局搜索算法</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">群智能算法在解决复杂问题上具有广泛的应用<span class="ff3">。</span>麻雀算法作为一种群智能算法</span>，<span class="ff1">以其简单且易于实</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">现的特点<span class="ff2">，</span>逐渐受到研究者的关注<span class="ff3">。</span>本文将介绍一种基于萤火虫改进的麻雀算法<span class="ff2">，</span>通过引入萤火虫扰</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">动的方式<span class="ff2">，</span>提高麻雀算法的搜索性能<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff3">、</span>算法原理</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">麻雀算法与传统的优化算法相比<span class="ff2">，</span>具有较好的全局搜索能力和鲁棒性<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>麻雀算法在搜索过程中</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可能陷入局部最优解<span class="ff2">，</span>为了改善这一问题<span class="ff2">，</span>本文提出了一种基于萤火虫改进的麻雀算法<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">麻雀搜索过程</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">麻雀算法通过模拟麻雀觅食的过程来进行搜索<span class="ff3">。</span>在每一代中<span class="ff2">，</span>麻雀根据自身位置和适应度选择最优位</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">置进行更新<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>传统的麻雀算法容易陷入局部最优解<span class="ff2">，</span>限制了其搜索性能<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">萤火虫扰动</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了改进麻雀算法的局限性<span class="ff2">，</span>本文引入了萤火虫扰动的方式<span class="ff3">。</span>在每一次麻雀搜索后<span class="ff2">，</span>利用萤火虫扰动</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">对麻雀进行位置更新<span class="ff3">。</span>具体地<span class="ff2">，</span>所有麻雀与最优麻雀利用萤火虫扰动方式<span class="ff2">，</span>进行位置更新<span class="ff3">。</span>通过这种</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">方式<span class="ff2">，</span>麻雀算法的搜索性能得到了显著提升<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">位置更新</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">扰动后的麻雀与扰动前的麻雀进行对比<span class="ff2">，</span>如果位置更新后的麻雀更优<span class="ff2">，</span>则更新麻雀位置<span class="ff3">。</span>通过不断更</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">新麻雀位置<span class="ff2">，</span>麻雀算法可以更好地逼近最优解<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff3">、</span>改进算法的优点</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于萤火虫改进的麻雀搜索算法具有以下优点<span class="ff2">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">全局搜索能力强</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">麻雀搜索算法继承了萤火虫算法的全局搜索特性<span class="ff2">，</span>可以有效地探索问题空间<span class="ff2">，</span>找到全局最优解或接近</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最优解<span class="ff3">。</span>通过引入萤火虫扰动的方式<span class="ff2">，</span>麻雀算法能够进一步扩大搜索范围<span class="ff2">，</span>提高全局搜索能力<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">收敛速度快</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过引入萤火虫算法中的吸引度和视觉范围概念<span class="ff2">，</span>麻雀搜索算法在搜索过程中能够更快速地收敛到较</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">优解<span class="ff2">，</span>减少了搜索时间成本<span class="ff3">。</span>这使得麻雀算法在实际应用中具有较高的效率和实用性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">鲁棒性高</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源
    类型标题大小时间
    ZIP入职学习阶段陈述.zip238B6月前
    ZIP路径规划算法：基于粒子群优化的路径规划算法-持地图任意创建保存，起始地点任意更改 粒子群优化(PSO)算法在路径规划算法中具95.68KB6月前
    ZIP基于MATLAB的永磁同步电机矢量控制系统设计与实现本设计包括设计报告，仿真程序，PPT演示，文档说明，波形图片，参考原理图804.17KB6月前
    ZIPComsol 超构表面 光子晶体板动量空间拓扑荷识别图绘制教程86.64KB6月前
    ZIP300kw直驱永磁同步电机 Matlab simulink仿真模型风电并网，仿真波形好，适合学习 三相 784.88KB6月前
    ZIP空间电压矢量脉宽调制技术SVPWM 五段式、七段式SVPWM工作原理和实现过程辅导 有模块化搭建、代码实现和C集430.38KB6月前
    ZIP5MW风电永磁直驱-1200V直流并网仿真，带混合储能系统，其中采用滑动平均滤波算法(可改为自己想用的算法)对波动功率进行分解757.63KB6月前
    ZIP【基于机器学习的碳纤维增强树脂基复合材料（CFRP）疲劳故障诊断】1、数据来源:斯坦福结构与复合材料实验室与美国宇航局艾姆斯研103.07KB6月前