月子会所网站源码,团购汽车最便宜的网站建设,如何找到做网站的客户,建设一个网站成本多少目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献 1.背景
2023年#xff0c;VSDM Sahu等人受到霸王龙狩猎行为启发#xff0c;提出了霸王龙优化算法#xff08;Tyrannosaurus Optimization Algorithm, TROA#xff09;。
2.算法原理
2.1算法思想
TR… 目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献 1.背景
2023年VSDM Sahu等人受到霸王龙狩猎行为启发提出了霸王龙优化算法Tyrannosaurus Optimization Algorithm, TROA。
2.算法原理
2.1算法思想
TROA模拟了霸王龙狩猎行为主要分为初始化、捕猎和选择。捕猎阶段模拟了霸王龙的狩猎行为通过搜索空间寻找最优解。在选择阶段根据预定的标准选择最佳解。
2.2算法过程
狩猎和追逐
霸王龙看到离它最近的猎物时它会试图捕猎。有时是为了保护自己不被捕猎有时是为了逃跑 x n e w { x n e w i f r a n d ( ) E r Random e l s e } (1) x_{new}\begin{Bmatrix}x_{new}ifrand()Er\\\text{Random}else\end{Bmatrix}\tag{1} xnew{xnewRandomifelserand()Er}(1) 其中r为到达分散猎物的估计即当霸王龙开始捕猎时通过更新位置来捕猎猎物 x n e w x r a n d ( ) ∗ s r ∗ ( t p o s ∗ t r − t a r g e t ∗ p r ) (2) x_{new}xrand()*sr*(tpos*tr-target*pr)\tag{2} xnewxrand()∗sr∗(tpos∗tr−target∗pr)(2) sr为狩猎成功率介于[0.1,1]之间。如果成功率为0则表示猎物已经逃脱狩猎失败猎物位置必须相应地更新。
选择阶段
选择过程取决于猎物的位置即目标猎物现在的位置和以前的位置 X i k 1 { u p d a t e t h e t a r g e t p o s i t i o n i f f ( X ) f ( X n e w ) t a r g e t i s z e r o o t h e r w i s e (3) \left.X_i^{k1}\left\{\begin{matrix}update\text{ }the\text{ }target\text{ }positioniff(X)f(X_{new})\\target\text{ }is\text{ }zerootherwise\end{matrix}\right.\right.\tag{3} Xik1{update the target positiontarget is zeroifotherwisef(X)f(Xnew)(3)
伪代码 3.结果展示
使用测试框架测试HGS性能 一键run.m
【智能算法】省时方便智能算法统计指标——一键运行~
CEC2005-F7 4.参考文献
[1] Sahu V S D M, Samal P, Panigrahi C K. Tyrannosaurus optimization algorithm: A new nature-inspired meta-heuristic algorithm for solving optimal control problems[J]. e-Prime-Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy, 2023, 5: 100243.
