【智能优化算法】基于觅食生境选择的改进粒子群算法(FHSPSO)附 Matlab代码
1 内容介绍在标准粒子群算法的基础上,引入基于莱维飞行的觅食生境选择策略,提出了改进的基于觅食生境选择的粒子群算法(feeding habitat selection particle swarm optimization,FHSPSO).改进的算法中,粒子搜索策略包括粒子无干扰觅食和受到惊扰飞至新的觅食位置两个阶段.应用6个典型的高维标准测试函数对算法进行测试,结果表明,FHSPSO算法的性能....
【智能优化算法-蝙蝠算法】基于混合粒子群和蝙蝠算法求解单目标优化问题附matlab代码
1 内容介绍编辑编辑PSO 能够实现在全局搜索最大功率点，搜索偏差小，但 收敛时间较长，而 BA 也具有全局搜索功能，前期搜索速度 快，但后期搜索时间长，搜索精度低。鉴于这两种算法的特 点，结合两种算法在搜索不同时期的优势，BA 应用于混合算 法前期，提升前期的搜索效果，PSO 应用于算法中后期，提升 算法的搜索精度，并分别对两种算法进行改进。蝙蝠的速度更新式(4)的第一部分和粒子群的速度更新 ....
【智能优化算法】基于粒子群结合NSGA2算法求解多目标优化问题附Matlab代码
1 内容介绍为解决高度复杂的热电联合经济排放调度问题，本研究提出了一种将非支配排序遗传算法II和多目标粒子群优化算法相结合的协同混合元启发式算法，以经济地运行电力系统并减少环境污染的影响。 .在迭代过程中，根据排名，人口被分成两半。探索是通过非支配排序遗传算法II使用人口的上半部分进行的。通过增加个人学习系数、降低全局学习系数和使用自适应变异算子来修改多目标粒子群优化以有效利用下半部....
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