基于象鼻虫损害优化算法求解n-Queen问题(Matlab代码实现)

基于象鼻虫损害优化算法求解n-Queen问题(Matlab代码实现)

💥1 概述象鼻虫是一种长着细长鼻子的昆虫,来自Curculionoide超科,约有97000种。其中大多数认为害虫会造成环境破坏,但一些种类,如小麦象鼻虫、玉米象鼻虫和棉铃象鼻虫,以对农作物,尤其是谷物造成巨大破坏而闻名。这项研究提出了一种新的基于群的元启发式算法,称为象鼻虫损伤优化...

基于象虫损害优化算法的投资组合问题(Matlab代码实现)

基于象虫损害优化算法的投资组合问题(Matlab代码实现)

💥1 概述象鼻虫是一种长着细长鼻子的昆虫,来自Curculionoide超科,约有97000种。其中大多数认为害虫会造成环境破坏,但一些种类,如小麦象鼻虫、玉米象鼻虫和棉铃象鼻虫,以对农作物,尤其是谷物造成巨大破坏而闻名。这项研究提出了一种新的基于群的元启发式算法,称为象鼻虫损伤优化...

向外搜索以增加种群多样性的优化算法(Matlab代码实现)

向外搜索以增加种群多样性的优化算法(Matlab代码实现)

💥1 概述向外搜索(OS)是一种新方案,旨在为改进进化算法的收敛性提供多种形式。OS不是使用新功能,而是使用进化算法的微分向量方程执行。本研究推荐了三种操作系统方案,以获得提高进化算法性能的解决方案。第一个使用算法的原始方程来生成操作系统解决方案或候选解决方案。第二种利用原始方程为一个人同时生成O...

FRLS 优化算法(Matlab代码实现)

FRLS 优化算法(Matlab代码实现)

💥1 概述本文分享FRLS优化算法📚2 运行结果部分代码:%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% randn('seed',0); rand('seed',0); %%%%%%%%%%%%%% Input parameters %%%%%%%%%%...

基于粒子群优化算法的分布式电源选址与定容【多目标优化】【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

基于粒子群优化算法的分布式电源选址与定容【多目标优化】【IEEE33节点】(Matlab代码实现)

💥1 概述分布式电源接入配电网,实现就地消纳,可以提高新能源的利用率、提高电能质量和降低系统网损。然而接入点位置和电源的容量的差异对配电网的影响不同,如果位置和容量不合适,可能会导致系统中某处的电压越限、总系统的网损增加。因此在电源规划阶段分析分布式电源接入点的位置和容量十分有必要。分布式电源接入...

基于小生境粒子群优化算法的考虑光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化(Matlab代码实现)

基于小生境粒子群优化算法的考虑光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化(Matlab代码实现)

💥1 概述1.1 基本粒子群算法(PSO)粒子群算法是在对鸟群和鱼群的群体动力学行为研究的基础上而演化而来,是对其行为的一种模拟.在群体中,任何一个个体在觅食过程中不仅与过去积累的经验和认知有关,同时还和群体中其他的个体之间存在着影响.在PSO优化算法中,每个个体在向最优解过程移动中,都有自己的速...

【库存控制】基于象鼻虫损害优化算法求解库存控制问题(Matlab代码实现)

【库存控制】基于象鼻虫损害优化算法求解库存控制问题(Matlab代码实现)

💥1 概述象鼻虫是一种长着细长鼻子的昆虫,来自Curculionoide超科,约有97000种。其中大多数认为害虫会造成环境破坏,但一些种类,如小麦象鼻虫、玉米象鼻虫和棉铃象鼻虫,以对农作物,尤其是谷物造成巨大破坏而闻名。这项研究提出了一种新的基于群的元启发式算法,称为象鼻虫损伤优化...

基于粒子群优化和引力搜索混合优化算法改进的前馈神经网络(Matlab代码实现)

基于粒子群优化和引力搜索混合优化算法改进的前馈神经网络(Matlab代码实现)

💥1 概述本文利用粒子群优化(PSO)和引力搜索算法(GSA)的混合体,称为PSOGSA,用于训练前馈神经网络(FNN)。该算法应用于众所周知的鸢尾花数据集。该程序是一个改进的前馈神经网络,使用称为PSOGSA的混合算法。文献来源: 肤色识别...

面向高维优化问题的混沌粒子群混合蝴蝶优化算法(Matlab代码实现)

面向高维优化问题的混沌粒子群混合蝴蝶优化算法(Matlab代码实现)

💥1 概述文献来源:摘要:为了解决蝶形优化算法(BOA)容易出现精度低、收敛慢的问题,研究的趋势是将两种或多种算法混合,以获得优化问题领域的最优解。提出了一种新的混合算法,即HPSOBOA,并介绍了三种改进基本BOA的方法。因此,引入了使用立方一维映射的B...

使用混沌和非线性控制参数来提高哈里斯鹰优化算法的优化性能,解决车联网相关的路由问题(Matlab代码实现)

使用混沌和非线性控制参数来提高哈里斯鹰优化算法的优化性能,解决车联网相关的路由问题(Matlab代码实现)

💥1 概述CHHO使用混沌和非线性控制参数来提高HHO的优化性能。在所提出的方法中使用混沌地图的主要目的是改善HHO的探索行为。此外,本文还引入了一个非线性控制参数来调整HHO的探索性和剥削性行为。所提出的NCHHO算法使用各种混沌图展示了性能的改进,这些混沌图是为了识别最有效的混沌图,并在几个众...

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