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混沌映射算法是我们在智能算法改进中常用到的方法本程序充分考虑改进算法应用的便捷性集成了11种混合映射算法包括Singer、tent、Logistic、Cubic、chebyshev、Piecewise、sinusoidal、Sine、ICMIC、Circle、Bernoulli基本涵盖了常用到的全部混合映射算法并采用两种智能算法——鲸鱼WOA和灰狼GWO算法进行改进示范得到优化前和优化后的对比结果该程序可方便更换不同映射算法通过两种算法示范方便新手学习改进算法可轻松嫁接于其他智能算法中是不可多得的学习资料 智能算法优化效果
收敛速度算法的收敛速度是衡量其优化效果的重要指标之一。可以通过观察算法在迭代过程中适应度值的变化情况以及达到收敛所需的迭代次数来评估其收敛速度较快的收敛速度意味着算法能够更快地找到优化问题的解。解的质量优化算法的目标是找到问题的最优解或近似最优解。因此解的质量是评估算法优化效果的另一个重要方面。可以通过比较不同算法找到的解的目标函数值、解的精度以及解的稳定性等指标来评估解的质量。适应性智能算法通常具有一定的自适应性能够在不同问题和环境下进行自我调整和优化。因此评估算法的适应性也是对比其优化效果的一个重要方面。可以通过观察算法在不同类型的问题、不同的初始条件以及不同的参数设置下的表现来评估其适应性。鲁棒性鲁棒性是指算法在面对噪声、干扰和不确定性时的稳定性和可靠性。评估算法的鲁棒性可以帮助了解其在实际应用中的表现。可以通过在算法中加入噪声、改变问题的约束条件或引入不确定性来观察算法的鲁棒性。
说明
1.为了验证智能算法优劣需要消除随机性的影响因此一般考量智能算法的平均值和方差等统计指标因此大家不要拿单一运行结果作为算法优劣的判据当然在结果整理中可取效果较好的某次结果作为效果图。 2.混沌映射算法有具体的参数限制在应用过程中可能需要修正参数才能达到较好的效果使用过程中建议和其他改进算法结合如非线性惯性权重、柯西变异等综合改进算法效果一般要优于单一方法。 2 部分代码
% initialize position vector and score for the leader
Leader_poszeros(1,dim);
Leader_scoreinf; %change this to -inf for maximization problems
%Initialize the positions of search agents
% Positionsinitialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);
Positions repmat(lb, SearchAgents_no, 1)ialgo(numm,SearchAgents_no,dim) .* repmat((ub-lb), SearchAgents_no, 1);
Convergence_curvezeros(1,Max_iter);
t0;% Loop counter
% Main loop
while tfor i1:size(Positions,1)% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search spaceFlag4ubPositions(i,:)ub;Flag4lbPositions(i,:)function for each search agentfitnessfobj(Positions(i,:));% Update the leaderif fitnessthis to for maximization problemLeader_scorefitness; % Update alphaLeader_posPositions(i,:);endend3 程序结果 4 下载链接
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