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基于果蝇优化算法的图像处理方法研究1.caj
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果蝇优化算法研究综述
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作为一种新兴的群体智能算法,果蝇优化算法(FOA)因其简单有效而在诸多领域得到成功应用.分析FOA的搜索原理和优缺点,围绕目前的改进和相关应用进行综述.重点讨论FOA改进策略,包括改进搜索半径,改进候选解的生成机制、多种群策略等,以及FOA在复杂函数优化、组合优化和参数优化等方面的应用.最后给出FOA在算法改进和实际应用方面研究的新思路.
基于结构和果蝇优化算法的图像复原
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论文研究-新型改进果蝇优化算法.pdf
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针对传统果蝇优化算法在进行优化时所存在的寻优精度偏低和收敛速度较慢的问题,提出了一种新的改进果蝇优化算法。该算法在迭代过程中将每次迭代所得最优值的变化率作为下一次果蝇种群飞行距离变化的参考依据。动态改变果蝇种群每次飞行的距离,能够有效地权衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。将该改进算法在函数优化中与原果蝇算法和另外两种果蝇改进算法进行仿真对比,结果表明,所提出的改进算法在收敛精度、收敛速度以及稳定
果蝇优化算法_果蝇优化算法_基于简单果蝇_果蝇优化_matlab_
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基于简单果蝇优化算法设计的matlab例程,选取了多个测试函数来检验搜索精度。
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基于粗糙集和果蝇优化算法的特征选择方法
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果蝇优化算法的加权策略研究
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针对基本果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢和寻优精度不高的缺点,在位置更新公式中引入加权因子,提出了基于线性递减策略和先增后减策略的两种加权果蝇优化算法(WFOA),从而增强了种群的多样性。通过对6个测试函数的仿真实验,验证了这些策略的可行性,表明这些策略能够有效地提高算法的收敛速度和搜优精度。经过两种策略的对比,发现线性递减策略具有更快的收敛速度,而先增后减策略具有更强的鲁棒性和稍好的寻优精度。
论文研究-自适应变异的果蝇优化算法.pdf
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针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点, 提出自适应变异的果蝇优化算法(FOAAM)。该算法在运行过程中根据群体适应度方差和当前最优解的大小判断算法陷入局部最优时, 首先将最优果蝇个体复制M个; 然后对复制的最优果蝇个体进行扰动, 按一定的概率P执行高斯变异操作; 最后对变异后的最优果蝇个体进行二次寻优, 从而跳出局部极值而继续优化。对几种经典测试函数的仿真结果表明, F
基于免疫果蝇优化算法的PID控制参数优化
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传统的Ziegler-Nichols(ZN)方法通常无法在调节PID参数时获得最佳控制性能。 因此,本文提出了一种以ITAE的错误性能准则作为优化PID参数的适应度函数的免疫果蝇优化算法(IFOA)。 首先,提出的算法选择了最佳的果蝇作为骨质疏松症搜索模式下的免疫疫苗。 然后,在视觉搜索模式下引入了免疫接种和免疫选择机制,避免了飞果优化算法(FOA)的过早出现,克服了人工免疫算法(AIA)在计算繁
基于差分演化的果蝇优化算法
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基于云模型学习的双峰果蝇优化算法
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