网站设计二级页面怎么做百度地图网页版入口

网站设计二级页面怎么做,百度地图网页版入口,滁州网站建设联系方式,东莞市卫生健康局多策略混合改进改进麻雀搜索算法 下面性能图展现了23种的其中8个测试函数#xff0c;23个标准测试函数全部都有 改进点#xff1a;附带参考文献来源 1、sin混沌映射进行种群初始化 2、采用动态自适应权重优化发现者位置。 3、柯西变异 发挥柯西算子的扰动能力#xff0c;提高…多策略混合改进改进麻雀搜索算法 下面性能图展现了23种的其中8个测试函数23个标准测试函数全部都有 改进点附带参考文献来源 1、sin混沌映射进行种群初始化 2、采用动态自适应权重优化发现者位置。 3、柯西变异 发挥柯西算子的扰动能力提高算法的全局搜索能力 4、反向搜索策略 通过反向学习策略找到对应的反向解然后评估出保存较好的解更易寻到最优解 注建议使用matlab2020a以上版本减少算法的乱码在优化算法的领域中不断改进现有算法以提升其性能一直是研究的热点。今天咱就来唠唠这个多策略混合改进的麻雀搜索算法它在原有麻雀搜索算法的基础上融入了多种巧妙的改进策略大大增强了算法的寻优能力。一、性能图一瞥先瞅瞅下面这性能图它展现了23种测试函数中的8个。实际上这个改进算法对全部23个标准测试函数都进行了测试验证。从图中可以直观地看到算法在不同测试函数上的表现这也为我们评估算法性能提供了有力依据。二、改进点深度剖析1. sin混沌映射进行种群初始化种群初始化在优化算法中起着关键的“开局”作用。传统的随机初始化方式可能导致种群分布不够均匀影响算法的搜索效率。这里采用sin混沌映射进行种群初始化它能使初始种群在搜索空间中更均匀地分布。下面来段简单的Matlab代码感受下function x0 sinChaosInit(pop, dim, lb, ub) % pop为种群数量dim为维度lb和ub分别是搜索空间的下限和上限 x0 zeros(pop, dim); r 3.9; % 混沌映射参数 x rand(pop, dim); % 初始值 for i 1:pop for j 1:dim for k 1:100 x(i,j) r * x(i,j) * (1 - x(i,j)); % sin混沌映射迭代 end x0(i,j) lb(j) x(i,j) * (ub(j) - lb(j)); % 映射到实际搜索空间 end end end这段代码中首先利用sin混沌映射对随机生成的初始值进行多次迭代使得数值分布更加“混沌”且均匀。然后通过线性变换将混沌值映射到实际的搜索空间范围从而得到更具多样性的初始种群。2. 采用动态自适应权重优化发现者位置发现者在麻雀搜索算法中负责探索新的区域。传统算法中发现者位置更新方式较为固定而这里采用动态自适应权重的方法能让发现者根据当前搜索情况动态调整位置更新的步长。以下是关键代码片段for i 1:size(X, 1) if (R2 ST) X(i, :) X(i, :) * exp(-i / (alpha * iter)); % alpha为常数iter为当前迭代次数 else X(i, :) X(i, :) randn(1, dim) * Q; % Q为正态分布随机数 end end在这段代码里根据当前的预警值R2和安全阈值ST的比较结果来决定发现者位置的更新方式。如果R2小于ST说明环境相对安全发现者采用一种基于当前迭代次数的动态权重更新位置使得更新步长随着迭代逐渐减小更聚焦于局部搜索反之则进行较为随机的全局搜索以此平衡算法的全局和局部搜索能力。3. 柯西变异柯西变异的引入主要是为了发挥柯西算子强大的扰动能力进而提高算法的全局搜索能力。在算法执行过程中当某些个体陷入局部最优时柯西变异可以对其进行扰动使其跳出局部最优解。看看Matlab实现function newX cauchyMutation(X, bestX, F) % X为当前种群bestX为全局最优解F为变异系数 newX X; for i 1:size(X, 1) randCauchy randn(size(X, 2)) / randn(size(X, 2)); % 生成柯西分布随机数 newX(i, :) X(i, :) F * (bestX - X(i, :)).* randCauchy; end end上述代码中首先生成柯西分布的随机数然后利用全局最优解和当前个体的差异结合柯西随机数对个体进行变异操作促使个体往更优的方向探索从而扩大搜索范围提升全局搜索能力。4. 反向搜索策略反向搜索策略基于反向学习的理念通过找到对应的反向解并评估保存较好的解更容易寻找到最优解。简单来说就是在当前解的“反向”空间中也进行搜索增加找到更好解的机会。Matlab代码实现如下function [X, bestX] reverseSearch(X, bestX, fitness) % X为当前种群bestX为全局最优解fitness为适应度函数值 pop size(X, 1); dim size(X, 2); X_reverse zeros(pop, dim); for i 1:pop for j 1:dim X_reverse(i,j) lb(j) ub(j) - X(i,j); % 计算反向解 end end fitness_reverse fitnessFunction(X_reverse); % 计算反向解的适应度 for i 1:pop if fitness_reverse(i) fitness(i) X(i, :) X_reverse(i, :); fitness(i) fitness_reverse(i); end if fitness(i) fitness(bestIndex) bestX X(i, :); end end end在这段代码中首先计算出当前种群每个个体的反向解然后评估反向解的适应度。如果反向解的适应度更优则替换原个体并更新全局最优解。通过这种方式算法在搜索过程中不仅关注当前解空间还对其反向空间进行探索增加了找到更优解的可能性。三、使用建议这里强烈建议使用Matlab 2020a以上版本因为高版本能更好地支持算法中的一些函数和特性减少可能出现的乱码问题让咱们在实现和测试算法时更加顺畅。总之这个多策略混合改进的麻雀搜索算法通过多种巧妙的改进在优化性能上有了显著提升为解决各种优化问题提供了更有力的工具。感兴趣的小伙伴不妨亲自上手试试说不定能在自己的项目中挖掘出它更大的潜力呢