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群体智能优化算法-天牛须搜索算法
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天牛须搜索算法
群体智能优化
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群体智能优化算法-天牛须搜索算法
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天牛群优化算法(BSO)-Matlab实现 如果没有积分或者打不开的朋友可以联系邮箱:1454196320@qq.com
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类似于遗传算法、粒子群算法、模拟退火等智能优化算法,天牛须搜索不需要知道函数的具体形式,不需要梯度信息,就可以实现高效寻优。
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1.python代码 2.有数据集,可直接运行
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基于天牛须搜索算法优化BP神经网络matlab源码,简单易学易懂,适合初学者使用!
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新研究出来的仿生优化算法,大家可以借鉴学习,效果很好,值得推荐
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写贪吃蛇AI时候用到的一些路径算法,含BFS,DFS及AStar算法,供大家学习参考。运行具体算法后按空格键开始
09-群体智能优化算法-天牛须搜索算法1
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此外,还分别提出了左右两侧的搜索行为,以模拟天牛触角的活动: (2)其中xr表示位于右侧的搜索区域的位置,xl表示位于左侧的搜索区域的位置,d是触角的感知长度
天牛须优化搜索算法(matlab)
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天牛须搜索算法(beetle antennae search,BAS)算法是2017年提出的一种 基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术,其生物原理为:当天牛觅食时,其并不知道食物在哪里,而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角,如果左边触角收到的气味强度比右边大,那下一步天牛就会向左边飞,反之则向右飞。依据这一简单原理天牛就可以有效找到食物。与遗传算法、粒子群算法等类似,BAS 不
蚁群优化算法,群体智能
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群体智能这个概念来自对蚂蚁、鸟群、蜜蜂的观察。一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信( ( 通过改变局部环境) ) 的主解体,这组主体能够合作进行分布问题求解。
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天牛须优化算法及其对BP神经网络的优化。
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天牛须搜索(Beetle Antennae Search-BAS),也叫甲壳虫须搜索,是2017年提出的一种高效的智能优化算法。 类似于遗传算法、粒子群算法、模拟退火等智能优化算法,天牛须搜索不需要知道函数的具体形式,不需要梯度信息,就可以实现高效寻优。相比于粒子群算法,天牛须搜索只需要一个个体,即一只天牛,运算量大大降低。 我们采用如下的简化模型假设描述天牛: 1. 天牛左右两须位于质心两边。
pybas-master.zip
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天牛须算法的python版本,可以安装使用,里面有俩个demo可以运行,类似于贪心算法,具有良好的收敛作用。天牛须算法依据天牛觅食的方式来模拟,天牛在三维空间运动,而天牛须搜索需要对任意维函数都有效才可以。因而,天牛须搜索是对天牛生物行为在任意维空间的推广。
自适应多群体优化算法(Python实现)
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BAS天牛须搜索优化算法.zip_bas 算法_优化算法 matlab_天牛虚算法_天牛须优化_天牛须算法、
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这是新提出的天牛须算法和matlab的实现代码,用于优化问题十分有效
天牛须(bas)算法.txt
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天牛须搜索( beetle antennae search,BAS) 算法是2017 年提出的一种基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术,其生物原理为: 当天牛觅食时,其并不知道食物在哪里,而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角,如果左边触角收到的气味强度比右边大,那下一步天牛就会向左边飞,反之则向右飞。依据这一简单原理天牛就可以有效找到食物。与遗传算法、粒子群算法等类似,BAS
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天牛须搜索算法介绍及MATLAB代码,简单易用,适用于优化问题的求解。
天牛须算法优化微电网经济调度bas.rar
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自己编的天牛须算法进行微电网经济调度微电网,有兴趣可以下载试试看,参数还有点小问题,仅供学习交流用,勿喷勿喷
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python代码的天牛须算法,天牛须算法是最近几年提出的优化算法,算法无需多个种群,因此计算速度快,
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