智能优化算法-蝗虫优化算法(GOA)(附源码)

preview
共7个文件
m:7个
需积分: 0 1 下载量 35 浏览量 更新于2024-10-29 收藏 4KB RAR 举报
蝗虫优化算法 (Grasshopper Optimization Algorithm, GOA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法,由Saremi等人于2017年提出。GOA模拟了蝗虫群的觅食、迁徙和社会互动行为,用于解决复杂的优化问题。 GOA的工作机制主要包括: 初始化:随机生成一组初始解,每个解代表一只“蝗虫”。 社会引力:通过模拟蝗虫之间的吸引力和排斥力,引导解的移动。 边界约束:确保解在可行解空间内,避免无效解。 更新位置:根据社会引力和边界约束,更新每个解的位置,逐步逼近最优解。 优点包括: 强大的探索能力:GOA能够有效地探索解空间的不同区域。 灵活性:适用于多种优化问题,包括连续和离散优化。 快速收敛:通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。 易于实现:算法设计直观,易于编程实现
十七算法实验室
  • 粉丝: 604
  • 资源: 36
上传资源 快速赚钱
voice
center-task 前往需求广场,查看用户热搜

最新资源