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多模函数优化的改进花朵授粉算法
多模函数优化的改进花朵授粉算法
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多模函数优化的改进花朵授粉算法
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改进的花朵授粉算法程序(Matlab)
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3星 · 编辑精心推荐
花朵授粉算法的改进程序,可以运行,新人,请多多关注
一种改进的新型元启发式花朵授粉算法
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受自然界花朵授粉过程的启发,Yang提出了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法,该算法融合了现有其他智能算法的优点。首先阐述了花朵授粉的特征,从机理上描述了该算法的实现步骤,同时对该算法的寻优性能进行了剖析。其次,针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种基于差分进化策略的花朵授粉算法,该算法引入差分进化中的变异、交叉及选择操作,使缺乏变异机制的花朵授粉算法具有变
改进的花朵授粉算法在微网优化调度中的应用
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研究了用于解决微网优化调度问题的群智能算法.针对微网优化调度问题的多目标、多约束条件等特点,对微网优化调度问题建模; 提出了改进的花朵授粉算法,并将其应用到微网优化调度问题.在初始化时,采用对立点方法增加种群多样性和优化搜索空间; 局部更新时,使用一种新的局部更新算子提高算法收敛速度; 此外,为了减少计算量和避免陷入局部最优,定义了是否使用遗传操作的判断条件.仿真结果表明,该算法性能优于原始花朵授
改进的花朵授粉算法附Matlab代码
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论文研究-一种改进的新型元启发式花朵授粉算法.pdf
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受自然界花朵授粉过程的启发,Yang提出了一种新的元启发式群智能算法——...通过十个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法的寻优能力明显优于基本的花朵授粉算法、蝙蝠算法、粒子群算法及改进的粒子群算法。
论文研究-基于变异策略的改进型花朵授粉算法.pdf
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介绍了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法(flower pollinate algorithm,FPA)...最后通过四个标准的测试函数进行测试,测试结果表明,MFPA的寻优能力明显优于原始的花朵授粉算法、粒子群算法以及蝙蝠算法。
论文研究-花授粉算法的改进及在压力容器设计中的应用.pdf
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虽然花授粉算法对于求解优化问题十分有效,但也存在收敛性慢的问题。为了解决此问题,提出一种带有时变因子的差分进化花授粉算法(Differential Evolution Flower Pollination Algorithm with Time Variant Factor,...
多目标函数优化算法。
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现在就进入正题吧,这个是一个多目标函数优化算法。 多目标函数优化有一种方法是,假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数alfai,再将所有的目标函数加起来,得到一个目标函数。这就将多目标...
一种改进的新型元启发式花朵授粉算法 (2016年)
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受自然界花朵授粉过程的启发,Yang提出了一种新的元启发式群智能算法――花朵授粉算法,该算法融合了现有其他智能算法的优点。首先阐述了花朵授粉的特征,从机理上描述了该算法的实现步骤,同时对该算法的寻优性能进行了剖析。其次,针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种基于差分进化策略的花朵授粉算法,该算法引入差分进化中的变异、交叉及选择操作,使缺乏变异机制的花朵授粉算法具有变
【优化算法】变异策略的改进型花朵授粉算法【含Matlab源码 480期】.zip
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【优化算法】基于变异策略的改进型花朵授粉算法matlab源码.md
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考虑需求响应的水火电优化调度改进型花朵授粉算法
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针对花朵授粉算法(FPA)寻优能力的不足,提出3种策略对其进行改进.双向学习策略能够加强FPA的局部搜索能力;仿嗅觉搜索策略不仅能增加种群的多样性,还能提升算法的全局寻优能力;动态转换概率策略能够有效地平衡全局搜索与局部搜索之间的切换.基于上述策略,提出一种具有更强搜索能力的改进型花朵授粉算法(IFPA),并在此基础上提出一种新的水火电优化调度模型.该模型在考虑火电站煤耗成本最小和供电公司利润最大
代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码
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基于改进小生境粒子群算法的多模函数优化.pdf
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基于修正萤火虫算法的多模函数优化,张玉丽,马小平,萤火虫算法(GSO)是一种计算多模函数优化问题的新型算法,该算法和蚁群优化、粒子群优化一样,都是一种群智能算法。针对GSO算法在优�
论文研究-基于自适应花授粉算法的BP神经网络结构优化.pdf
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针对BP网络存在的不足,提出利用自适应花授粉算法来优化BP网络的权值和阈值。对花授粉算法(FPA)中的转换概率做自适应调整,并引入自适应的变异因子,提出了自适应的花授粉算法(SFPA);通过两种不同的结合方式将...
面向云计算的花朵差分授粉工作流多目标优化算法研究.pdf
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针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种把模拟退火(SA)融入到花朵授粉算法中的混合算法。该算法通过SA的概率突跳策略使其避免陷入局部最优,并利用SA的全域搜索的性能增强算法的全局寻优能力。通过6个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法在4个测试函数中能够找到理论最优值,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均比基本的花朵授粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BA)、粒子群优化(
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1.版本:matlab2014/2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域: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,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作
基于改进花朵授粉的K-均值聚类算法
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针对K-means聚类算法依赖于初始值并易陷入局部最优值的问题,提出了一种基于改进花朵授粉的K-means聚类算法。该算法首先通过混沌映射的序列作为花朵种群的初值位置,保证花朵种群在搜索空间的多样性、确定性;然后在花朵授粉的后期搜索阶段引入禁忌搜索算法以避免陷入局部最优解;最后将改进后的FPA算法用于优化K-means算法的初值。在五个聚类数据集上的实验结果表明,改进后算法的平均聚类准确率相比于花
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MOFPA--多目标花授粉算法。 该演示解决了D = 30(尺寸)的双目标ZDT函数,可以将其扩展为解决其他多目标优化问题。... He,花授粉算法:多目标优化的新方法,工程优化,卷。 46号9, 1222-1237 (2014)。
一种基于复合形法的花朵授粉算法
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