想做一个自己的网站怎么做,郑州哪里有做网站的,新媒体营销h5制作网站,cent安装wordpress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
2012年#xff0c;Yang等人受到自然界花朵授粉过程启发#xff0c;提出了鸭群算法#xff08;Flower Pollination Algorithm, FPA#xff09;。
2.算法原理
2.1算法思想
FPA基于自然界花朵授… 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
2012年Yang等人受到自然界花朵授粉过程启发提出了鸭群算法Flower Pollination Algorithm, FPA。
2.算法原理
2.1算法思想
FPA基于自然界花朵授粉过程主要分为两个阶段全局授粉和局部授粉。
2.2算法过程
全局授粉
在全局授粉中花粉由昆虫等传粉媒介携带。由于昆虫通常可以飞行和移动的范围更大花粉可以传播很远的距离这保证了最适者的授粉和繁殖 x i t 1 x i t L ( x i t − g ∗ ) (1) \mathbf{x}_i^{t1}\mathbf{x}_i^tL(\mathbf{x}_i^t-\mathbf{g}_*)\tag{1} xit1xitL(xit−g∗)(1) 其中g*为最优授粉者。参数L是授粉的强度本质上是一个步长。由于昆虫可能会以不同的距离步长进行长距离移动这里采用莱维飞行模拟 L ∼ λ Γ ( λ ) sin ( π λ / 2 ) π 1 s 1 λ , ( s ≫ s 0 0 ) (2) \begin{aligned}L\sim\frac{\lambda\Gamma(\lambda)\sin(\pi\lambda/2)}{\pi}\frac{1}{s^{1\lambda}},\quad(s\gg s_{0}0)\end{aligned}\tag{2} L∼πλΓ(λ)sin(πλ/2)s1λ1,(s≫s00)(2)
局部授粉
局部授粉可以表述为 x i t 1 x i t ϵ ( x j t − x k t ) (3) \mathbf{x}_i^{t1}\mathbf{x}_i^t\epsilon(\mathbf{x}_j^t-\mathbf{x}_k^t)\tag{3} xit1xitϵ(xjt−xkt)(3) 这里xj,xk为xi领域中其他授粉者参数为[0,1]随机数实际进行局部随机游走。
伪代码 3.结果展示
使用测试框架测试FPA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-F9
箱型图 探索与开发 种群空间搜索图 4.参考文献
[1] Yang X S. Flower pollination algorithm for global optimization[C]//International conference on unconventional computing and natural computation. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012: 240-249.
