参考资料:智能优化算法及其Matlab示例第2版.pdf
链接: https://pan.baidu.com/s/1CSKZWBJNs4ybAJWTfnm5lw
密码: 6jut
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参考学习:模拟退火算法
使用模拟退火算法可以比较快的求出TSP的一条近似最优路径。模拟退火解决TSP的思路:
代码下载链接: https://pan.baidu.com/s/1md1QInQ5dgQ4zSkrfoqEPg
密码: tfuj
选择
增加
链接: betterbench.top/#/42/detail
遗传算法基本原理和方法
选择算子的c语言实现
遗传算法-课本
1、随机产生初始种群,个体数目一定,个体表示为染色体的基因编码
2、二进制编码缺点+浮点数编码特点
计算个体的适应度(把自变量带入适应度函数计算),判断是否符合优化准则,若符合 ,输出最优解,结束计算,否则进入第三步
1、适应度函数的尺度变换
适应度函数的选取直接影响了遗传算法的收敛速度以及能否找到最优解。因为遗传算法在进化搜索众基本不利用外部信息,仅以适应度函数为依据,利用种群每个个体的适应度来进行搜索。
1.1 几种常见的适应度函数
1.2 适应度函数设计原则
1.3 适应度函数的尺度变换
** 依据适应度选择再生个体,适应度高的个体被选中的概率高,适应度低的个体可能被淘汰 **
1、选择之前进行适应度的计算:
2、按照适应度进行父代个体的选择算子
按照一定的变异概率和变异方法生成新的个体。
变异的方式
基本位变异
均匀变异
边界变异
非均匀变异
高斯近似变异
与最优化问题的应用不同,最优化问题强调搜索收敛到一个近似最优解,而GBML(Genetic-based machine learning)不仅要获得一条规则的好的个体,而且更加强调最佳协调的规则组合。一般而言,GBML应具备以下机能
2.9.1 算法改进的途径
本质
概念
布谷鸟一次只产一个蛋,,并随机选择鸟窝来孵化它
在随机选择的一组鸟窝中,最好的鸟窝将会保留到下一代。
可选择的寄生巢的数量是固定的,寄生巢发现外来鸟蛋的概率为pa,其中0<=pa<=1。接下来采用Levy飞行进行鸟巢位置X的更新:
判断算法是否满足设置的最大迭代次数,若满足,结束迭代寻优,输出Fmin,否则继续迭代。
布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)MATLAB案例详细解析
1.雇佣蜂根据公式更新蜜源信息
X i d = x i d + φ ( x i d − x j d ) φ ∈ ( − 1 , 1 ) X_{id} = x_{id} + \varphi (x_{id}-x_{jd}) \varphi \in(-1,1) Xid=xid+φ(xid−xjd)φ∈(−1,1)
2.观察蜂根据雇佣蜂提供的信息,采取一定的适应度函数,计算每个蜜源的选择概率
p i = f i t i / ∑ i = 1 N f i t i p_i = fit_i/\sum_{i=1}^N fit_i pi=fiti/i=1∑Nfiti
(N表示雇佣蜂的数量),然后采用轮盘赌选择一个蜜源。
根据公式 X i d = x i d + φ ( x i d − x j d ) φ ∈ ( − 1 , 1 ) X_{id} = x_{id} + \varphi(x_{id}-x_{jd}) \varphi \in(-1,1) Xid=xid+φ(xid−xjd)φ∈(−1,1)更新蜜源信息,同时确定蜜源量
3.侦查蜂判断某一个蜜源在指定步骤内是否提高,若没有提高,则丢弃该蜜源,重新初始化一个蜜源再搜索
文章浏览阅读1.3k次。原文地址:http://blog.csdn.net/iyanglian/archive/2004/08/11/71858.aspxhttp://www.linuxaid.com.cn/tips/4/2/42197743.shtmlhttp://www.hacker.com.cn/article/list.asp?id=2512可以用以下Windows软件学习Linux/UNIX:(1)_uwin什么意思
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