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自适应中心引力优化算法
自适应中心引力优化算法
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基于差分进化算子变异的中心引力优化算法 (2012年)
浏览:94
针对中心引力优化算法易陷入局部最优这一不足,加强算法的全局寻优能力,提出一种改进的中心引力优化算法,根据差分算法本身的固有特性,通过引入差分进化算子对当前粒子位置的分量进行变异,促使算法摆脱局部最优,增强算法的全局收敛性.最后选取5个经典函数对算法进行测试,并与其他算法进行比较分析,结果证明算法的精度得到了明显提高,从而验证了该算法的有效性和可行性.
论文研究-基于均匀设计的中心引力优化算法.pdf
浏览:15
中心引力优化(Central Force Optimization,CFO)算法是一种新型多维搜索确定型启发式优化算法,但由于它的初始探测器(Probe)计算复杂而导致CFO算法运行时间过长。针对初始探测器计算复杂问题,提出一种均匀设计方法,依此方法提出了基于均匀设计的CFO算法。将提出的CFO算法应用到典型测试函数中,并与CFO算法进行比较。数值结果表明,该算法保证寻优能力同时减少了CFO算法的
中心引力优化算法 (2011年)
浏览:117
中心引力最优化是一种以物理运动学理论为基础的新的确定性群体搜索优化算法。在重力场中,物体的移动是由物体间的受力和加速度来制定,并把这种物体间的作用运用于粒子运动中。在中心引力优化算法中,通过加速度的更新来实现目标函数适应值的更新。基于这种思想,给出一种改进中心引力优化算法,并用几个典型的例子对算法进行了验证,结果表明算法是有效的。
求解约束优化问题的中心引力优化算法及其工程应用 (2013年)
浏览:180
为了平衡算法的全局探测能力和局部搜索能力, 提出一种基于交叉与变异的中心引力优化算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用佳点集方法构造初始种群以保证粒子的多样性。以一定概率随机选择粒子与当前最优粒子进行算术交叉操作, 引导粒子向全局最优解靠拢。对当前最优粒子进行多样性变异以避免算法陷入局部最优。标准测试函数和工程优化应用问题的实验结果表明, 新算法能有效求解不同的约束优化问题。
【智能优化算法】基于自适应引力搜索算法求解单目标问题附matlab代码.zip
浏览:145
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
引力搜索算法 Gravitational Search Algorithm(GSA)优化算法 Python示例代码
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5星 · 资源好评率100%
算法通过引力、加速度等物理概念,模拟了物体之间的相互作用,从而实现了逐步优化的过程。 如何运行: 1. 安装所需的依赖库: pip install numpy matplotlib scipy 2. 运行主程序 `GSA.py`: python GSA.py 3. ...
引力搜索算法(GSA)源代码+原理+详细注释
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5星 · 资源好评率100%
引力搜索算法将所有粒子当作有质量的物体,能够作无阻力运动。每个粒子会受到解空间中其它粒子的万有引力的影响,并产生加速度向质量更大的粒子运动。由于粒子的质量与粒子的适度值相关,适度值大的粒子其质量也会更...
论文研究-混合自适应引力搜索优化的特征选择方法.pdf
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特征选择在许多领域具有重要作用,提出一种基于混合自适应引力搜索算法的特征选择方法,在最大化分类精度的同时从数据样本中选出最小特征子集。算法设计两种解更新策略进行组合式搜索,引入群体约简方法,有效地平衡...
混合粒子群和引力搜索算法代码
浏览:10
引入粒子群算法改进的引力搜索算法,带有测试函数,可直接运行测试
论文研究-动态分级中心引力约束优化算法及工程应用.pdf
浏览:130
结合非固定多段罚函数处理约束条件,提出一种动态分级中心引力优化算法用于求解约束优化问题。该算法利用佳点集初始化个体以保证种群的多样性。在每次迭代过程中将种群分为两个子种群,分别用于全局搜索和局部搜索,根据搜索阶段动态调整子种群个体数目。对几个标准的测试问题和工程优化问题进行数值实验,结果表明该算法能处理不同的约束优化问题。
基于自适应正态云模型的引力樽海鞘群算法.pdf
浏览:148
基于自适应正态云模型的引力樽海鞘群算法.pdf
论文研究-二进制中心引力优化算法及其在非线性0-1规划中的应用.pdf
浏览:132
为求解非线性0-1规划问题,提出了一种二进制中心引力优化算法。根据引力计算加速度,利用加速度更新位置,采用转换函数实现连续的位置变量到离散的0-1变量的变换。采用典型的非线性0-1规划测试问题进行数值实验,并将算法与二进制粒子群优化算法和二进制引力搜索算法进行比较。实验结果表明,在解的稳定性和计算精度两个方面给出的算法具有显著优势,为非线性0-1规划问题的求解提供了新方法。
混合优化算法_混合粒子群优化和引力搜索算法 (PSOGSA)(matlab).zip
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结合粒子群优化算法(PSO)和引力搜索算法(GSA),提出了一种新的基于种群的混合算法(PSOGSA)。主要思想是将 PSO 中的开发能力与 GSA 中的探索能力相结合,以综合两种算法的优势。一些基准测试函数用于将混合算法与标准 PSO 和 GSA 算法进行比较,以得出最佳解决方案。 论文: A New Hybrid PSOGSA Algorithm for Function Optimizati
基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识 (2013年)
浏览:120
提出了基于引力搜索(GSA)和粒子群(PSO)混合优化算法(GSAPSO)的T-S模型全局优化辨识方法。该方法充分整合GSA的勘探能力和PSO的开采能力,在GSA中引入PSO的个体最优值和群体最优值,同时改进惯性权重调整算法。T-S模型辨识分为结构辨识和参数辨识,采用聚类方法和GSAPSO算法同时辨识模型的结构和参数,从而实现全局优化辨识。仿真实例和比较分析证明了GSAPSO较标准的PSO和GSA
引力搜索算法(GSA) 的Python代码_python_代码_下载
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用于最小化基准函数的引力搜索算法 (GSA) 的 Python 代码
论文研究-基于邻域引力学习的生物地理学优化算法.pdf
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针对生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)易发生早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出一种基于邻域引力学习的生物地理学优化算法(Neighbor Force Learning Biogeography-Based Optimization...
基于改进引力搜索算法的K-means聚类
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针对K-means算法的聚类结果极易受到聚类中心的影响而陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进引力搜索的K-means聚类算法。首先引入自适应概念,对引力系数衰减因子进行控制,提高算法的全局探索能力和局部开发能力;...
论文研究-基于PSO-GSA优化的井下加权质心人员定位算法.pdf
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针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到...
论文研究-融合FAST特征选择与ABQGSA-SVM的网络入侵检测.pdf
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利用FAST算法过滤掉原始特征集中冗余无关的特征形成候选特征子集,基于组合优化策略采用自适应二进制量子引力搜索算法对候选特征子集与SVM分类器参数进行组合优化。在ABQGSA反复学习寻优过程中,采取动态自适应波动...
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一个可以优化MGA 轨道的MATLAB代码,结合了多种优化算法
基于引力搜索和分布估计的混合离散优化算法
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matlab开发-混合粒子群优化和引力算法
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matlab开发-混合粒子群优化和引力算法。PSOGSA是PSO和GSA的有效结合。
全局优化的混合引力搜索和克隆选择算法
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该算法提出了自适应控制策略,将布谷鸟算法中的步长因子和发现概率进行动态地调整,并使用帕累托法则进行精英分类,分别对属于不同类别的鸟巢进行引力搜索和高斯扰动,从而提高算法的种群多样性,避免算法陷入局部最...
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一种基于被支持度的决策自适应的全局地图匹配算法,刘聪聪,陈恒鑫,地图匹配技术是建设智慧城市潮流中不可或缺的。地图匹配的难度主要取决于路网的密度和GPS点的质量。然而,大多数现有的地图匹配算
Adaptive gbest-guided Gravitational search algorithm:一种gbest-guided引力搜索算法-matlab开发
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有关更多信息,请参阅以下论文: 1)S.Mirjalili,A.Lewis,《自适应gbest制导引力搜索算法》,《神经计算与应用》,印刷中,2014年,DOI: http : //dx.doi.org/10.1007/s00521-014-1640-y 2) S. Mirjalil
GSA +混沌引力常数:使用混沌引力常数改进引力搜索算法-matlab开发
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这项工作将十张混沌图嵌入到最近提出的基于人口的元启发式算法称为引力搜索算法 (GSA) 的引力常数 (G) 中。 此外,还提出了一种自适应归一化方法,以平滑地从探索阶段过渡到开发阶段。 作为案例研究,十二个偏移和有...
matlab代码粒子群算法-EOAlgos:进化优化算法库
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进化优化算法 EOAlgos是一个用VB.NET语言编写的开放式跨平台的进化优化算法“ EOA”库。 支持的算法 1.引力搜索算法“ GSA” 有关该算法的更多信息,请参考。 GSA代码是基于实施的。 2.粒子群算法与引力搜索算法“ ...
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