发布网友 发布时间:2022-04-22 02:51
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热心网友 时间:2022-06-04 17:27
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群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法,各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。因此,群体智能优化算法可以建立一个基本的理论框架模式:
Step1:设置参数,初始化种群;
Step2:生成一组解,计算其适应值;
Step3:由个体最有适应着,通过比较得到群体最优适应值;
Step4:判断终止条件示否满足?如果满足,结束迭代;否则,转向Step2;
各个群体智能算法之间最大不同在于算法更新规则上,有基于模拟群居生物运动步长更新的(如PSO,AFSA与SFLA),也有根据某种算法机理设置更新规则(如ACO)。
扩展资料
优化算法有很多,经典算法包括:有线性规划,动态规划等;改进型局部搜索算法包括爬山法,最速下降法等,模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络,混沌搜索则属于系统动态演化方法。
优化思想里面经常提到邻域函数,它的作用是指出如何由当前解得到一个(组)新解。其具体实现方式要根据具体问题分析来定。
参考资料来源:百度百科-智能算法
热心网友 时间:2022-06-04 17:28
智能优化算法是一种启发式优化算法,包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法,理论要求弱,技术性强。一般,我们会把智能算法与最优化算法进行比较,相比之下,智能算法速度快,应用性强。
热心网友 时间:2022-06-04 17:28
就是通过程序来模拟自然界已知的进化方法来进行优化的方法,比如模拟生物进化的遗传算法,模拟自然选择进行筛选,逐步归向最大值
热心网友 时间:2022-06-04 17:29
遗传算法,蚁群算法,粒子群算法,禁忌搜索,模拟退火,等等
热心网友 时间:2022-06-04 17:29
近年来,随着计算机技术的快速发展,为了在一定程度上解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题,不少智能优化方法不断涌现,例如:进化类算法、群智能算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法等。因其独特的优点和机制,这些算法得到了国内外学者的广泛关注,掀起了研究热潮,在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。
本书介绍了8种经典智能优化算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明,并给出了具体MATLAB仿真实例,包括:遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法。
——《智能优化算法及其MATLAB实例》