阳泉推广型网站开发,搭建影视网站违法,企业微信开发者文档,品牌网站建站公司目录 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;H Su等人受到自然界霜冰生长机制启发#xff0c;提出了霜冰优化算法#xff08;Rime Optimization Algorithm, RIME#xff09;。
2.算法原理
2.1算法思想
RIME模拟软霜颗粒… 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H Su等人受到自然界霜冰生长机制启发提出了霜冰优化算法Rime Optimization Algorithm, RIME。
2.算法原理
2.1算法思想
RIME模拟软霜颗粒的运动来进行算法搜索通过模拟硬霜代理之间的交叉行为来开发算法。
2.2算法过程
软霜搜索策略
在微风环境中软霜生长具有强烈的随机性使得霜粒子能够自由覆盖对象表面但在同一方向上生长速度缓慢。本研究借鉴软霜的生长特性提出了一种软霜搜索策略利用霜粒子的强随机性和覆盖性使算法能够快速覆盖整个搜索空间避免陷入局部最优解。 R i j n e w R b e s t , j r 1 ⋅ cos θ ⋅ β ⋅ ( h ⋅ ( U b i j − L b i j ) L b i j ) , r 2 E (1) R_{ij}^{new}R_{best,j}r_{1}\cdot\cos\theta\cdot\beta\cdot\left(h\cdot\left(Ub_{ij}-Lb_{ij}\right)Lb_{ij}\right),r_{2}E\tag{1} RijnewRbest,jr1⋅cosθ⋅β⋅(h⋅(Ubij−Lbij)Lbij),r2E(1) 各参数表述为 θ π ⋅ t 10 ⋅ T (2) \theta\pi\cdot\frac{t}{10\cdot T}\tag{2} θπ⋅10⋅Tt(2) β 1 − [ w ⋅ t T ] / w (3) \beta1-[\frac{w\cdot t}{T}]/w\tag{3} β1−[Tw⋅t]/w(3) 其中的数学模型是阶梯函数[·]表示四舍五入的默认值为5用于控制阶梯函数的分段数量。是附着系数影响代理的凝结概率并随着迭代次数的增加而增加: E ( t / T ) (4) E\sqrt{(t/T)}\tag{4} E(t/T) (4)
硬霜穿孔机制
在强烈的狂风条件下硬霜的生长更加简单和规律而软霜的生长则更加随机。硬霜代理在同一方向上滚雪球般增长并且容易发生穿越现象。因此本文提出了硬霜穿刺机制以改善算法的收敛性和跳出局部最优的能力。 R i j n e w R b e s t , j , r 3 F n o r m r ( S i ) (5) R_{ij}^{new}R_{best,j},r_{3}F^{normr}(S_{i})\tag{5} RijnewRbest,j,r3Fnormr(Si)(5)
积极贪婪选择机制
积极的贪婪选择机制用于元启发式优化算法中的种群更新。该机制通过比较个体的更新适应度值与更新前的值以决定是否替换个体并同时替换这两个个体的解。这一机制不仅能够持续拥有优秀的个体提高全局解的质量还能够确保种群在每次迭代中朝更优方向演化。 伪代码 流程图
3.结果展示 4.参考文献
[1] Su H, Zhao D, Heidari A A, et al. RIME: A physics-based optimization[J]. Neurocomputing, 2023, 532: 183-214.
