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  • 果蝇优化算法(FOA)原理
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  • 简要介绍了果蝇优化算法的基本理论,针对FastICA等算法的稳定性和收敛性不够,而粒子群优化的盲分离运算速度慢的问题,将改进的果蝇优化算法应用到盲源分离研究中,提出了一种基于改进的果蝇优化的盲源分离算法。...
  • 感谢作者潘文超博士 1.果蝇优化算法基本概念 2.果蝇优化算法解极大值和极小值 3.财务预警 Z-score 模型系数优化 4.广义/灰色神经网络优化 5.支援向量回归参数优化 6.果蝇最佳化算法的进阶微调
  • 利用FOA算法来优化SVM算法中的两个参数,matlab源码
  • # 该方法可以运行,适用于调整多个参数的方法 import numpy as np ...#######果蝇算法###### ##初始化果蝇参数 popsize = 30 #果蝇种群规模 maxgen = 100 #果蝇最大迭代次数 R = 1 #果蝇飞行半径 D = 2
    # 该方法可以运行,适用于调整多个参数的方法
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #定义需要解的函数(名称为fun1)
    def fun1(arr1,arr2):
        y = arr1**2 + arr2**2
        return y
    #######果蝇算法######
    ##初始化果蝇参数
    popsize = 30  #果蝇种群规模
    maxgen = 100  #果蝇最大迭代次数
    R = 1        #果蝇飞行半径
    D = 2        #优化变量个数
    X = np.zeros([popsize,D])           #30x2
    Dist = np.zeros([popsize,D])
    S = np.zeros([popsize,D])
    Smell = np.zeros([popsize,1])
    # X = np.zeros([popsize,D])
    Y = np.zeros([popsize,D])
    fitness = np.zeros([maxgen,1])
    #赋予果蝇群体初始位置
    X_axis = np.random.rand(1,D)
    Y_axis = np.random.rand(1,D)
    # 赋予果蝇种群飞行半径
    for i in range(popsize):
        X[i,:] = X_axis + R*(2*np.random.rand(1,D)-1)
        Y[i,:] = Y_axis + R*(2*np.random.rand(1,D)-1)
        #计算距离Dist
        Dist[i,:] = np.sqrt(X[i,:]**2+Y[i,:]**2)
        #计算味道浓度的倒数作为味道浓度判定值
        S[i,:] = 1/Dist[i,:]
        # break
        #带入味道浓度函数中求出味道浓度值
        Smell[i] = fun1(S[i,0],S[i,1])
        # break
    #找出味道浓度最大值
    Smellbest,index = np.min(Smell),np.argmin(Smell)
    bestSmell = Smellbest
    #保留最佳味道浓度处的果蝇
    X_axis = X[int(index),:]
    Y_axis = Y[int(index),:]
    #果蝇种群进入迭代寻优
    for j in range(maxgen):
        for i in range(popsize):
            X[i,:] = X_axis + R*(2*np.random.rand(1,D)-1)
            Y[i,:] = Y_axis + R*(2*np.random.rand(1,D)-1)
            #计算距离Dist
            Dist[i,:] = np.sqrt(X[i,:]**2+Y[i,:]**2)
            #计算味道浓度的倒数作为味道浓度判定值
            S[i,:] = 1/Dist[i,:]
            #带入味道浓度函数中求出味道浓度值
            Smell[i] = fun1(S[i,0],S[i,1])
        Smellbest,index = np.min(Smell),np.argmin(Smell)
        if Smellbest < bestSmell:
            bestSmell = Smellbest
            X_axis = X[int(index),:]
            Y_axis = Y[int(index),:]
            S_min = S[int(index),:]
        fitness[j] = bestSmell
    
    plt.figure(1)
    plt.plot(range(maxgen),fitness)
    plt.show()
    plt.xlabel('迭代次数')
    plt.ylabel('味道浓度值')
    
    

    最后结果为:

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  • foa代码matlab FOA 森林优化算法 Matlab 代码 此 matlab 代码是与论文“Ghaemi、Manizheh 和 Mohammad-Reza Feizi-Derakhshi”相关的森林优化算法的实现。“森林优化算法”。专家系统与应用 41,第 15 期(2014 年)...
  • ​ 果蝇算法基本原理果蝇具有强大的嗅觉和视觉,在觅食过程中,果蝇首先利用嗅觉搜索功能确定食物的大体位置,并向该位置迅速靠近.在到达食物附近时,果蝇个体通过其敏锐的视觉定位同伴和食物所处的位置,并飞至该...

     1 简介

    ​ 果蝇算法基本原理果蝇具有强大的嗅觉和视觉,在觅食过程中,果蝇首先利用嗅觉搜索功能确定食物的大体位置,并向该位置迅速靠近.在到达食物附近时,果蝇个体通过其敏锐的视觉定位同伴和食物所处的位置,并飞至该位置 .通过对果蝇觅食过程的分析,得到果蝇算法的基本原理.

    (1)嗅觉搜索阶段:果蝇通过嗅觉搜索到食物散发的气味浓度,确定食物的大体位置,在确定飞行的随机方向和步长后,向该位置靠近;

    (2)视觉定位阶段:当接近食物时,果蝇会通过视觉搜索具有最大气味浓度的果蝇个体所处的位置,并飞至最优果蝇个体所处的位置

    2 部分代码

    %% FOA封装程序
    clc;
    clear all
    close all
    %% 初始化参数
    maxgen=100; %最大迭代次数
    sizepop=50;
    dim=2;
    L=1;
    %% 初始化矩阵
    
    X_best=zeros(maxgen,dim);
    Y_best=zeros(maxgen,dim);
    Smell_best=zeros(1,maxgen);
    %% 初始化果蝇坐标;
    X_axis=10*rand(1,dim);
    Y_axis=10*rand(1,dim);
    %% 生成果蝇群
    [Si,X,Y]=gengrate_foa(X_axis,Y_axis,sizepop,dim,L);
    %% 寻找最优个体
    [BestSmell,Index]=find_Schaffer(Si);
    SmellBest=BestSmell;               %SmellBest为全局最优
    %% 取出最优个体的两个维度的X,Y坐标
    X_axis=X(Index,:);
    Y_axis=Y(Index,:);
    for g=1:maxgen
       %% 生成果蝇群
      [Si,X,Y]=gengrate_foa(X_axis,Y_axis,sizepop,dim,L);
       %% 寻找最优个体
      [BestSmell,Index]=find_Schaffer(Si);
       if BestSmell<SmellBest
           X_axis=X(Index,:);
           Y_axis=Y(Index,:);    
           %更新极值
           SmellBest=BestSmell;
    
           
       end
       Smell_best(g)=SmellBest;
       X_best(g,:)=X_axis;
       Y_best(g,:)=Y_axis;
    end
    
    %% 输出最终值
    SmellBest
    %% 绘制图像
    figure(1)
    plot(Smell_best,'b');
    title('最佳个体适应度值变化趋势')
    xlabel('迭代次数')
    ylabel('适应度值')
    img =gcf;  %获取当前画图的句柄
    print(img, '-dpng', '-r600', './img.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像

    3 仿真结果

    4 参考文献

    [1]吴小文, & 李擎. (2013). 果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究. 火力与指挥控制, 38(004), 17-20,25.

    5 MATLAB代码与数据下载地址

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  • 目录【Simulink】FOA优化算法整定PID控制器参数(五)—— 一阶带时延的被控对象0研究背景1研究背景2果蝇优化算法的简单介绍2.1FOA算法的简单介绍2.2FOA算法的案例实现3被控对象与适应度函数的设计3.1被控对象的传递...

    【MATLAB】FOA优化算法整定PID控制器参数(五)—— 一阶带时延的被控对象

    1研究背景

    写在前面:
     1.本代码基于MATLAB2019a版本,低版本或者不同版本可能会报错,mdl文件或slx文件打开可能会失败;
     2.如果运行时间过长,请观察迭代次数是否有变化。
     3.本博客附上算法运行图并详细介绍,如果转载请注明出处;
     4.如果本博客恰巧与您的研究有所关联,欢迎您的咨询qq1366196286


    在这里插入图片描述


      参考前面的几篇博客

    【Simulink】PSO优化算法整定PID控制器参数(一)

    【Simulink】PSO算法优化Simulink模型的参数在线整定(二)

    【MATLAB】GA优化算法整定PID控制器参数(三)—— 一阶带时延的被控对象

    【MATLAB】NSGA-2优化算法整定PID控制器参数(四)—— 一阶带时延的被控对象

    2果蝇优化算法的简单介绍

      基础的概念请参考文献:
      [1] 张继荣,张天.基于改进粒子群算法的PID控制参数优化[J].计算机工程与设计,2020,41(04):1035-1040.
      [2] 张娟. 基于果蝇算法优化PID参数的永磁同步电机控制系统研究[D].湖南科技大学,2017.
      [3] 赵晓军,刘成忠,胡小兵.基于果蝇优化算法的PID控制器设计与应用[J].中南大学学报(自然科学版),2016,47(11):3729-3734.
      [4] 龚育林.基于模糊PID自适应整定参数的反应釜温度控制系统[J].东莞理工学院学报,2021,28(01):102-106.
      [5] 李明辉,曹泽,王玉洁.基于自适应果蝇优化算法的PID参数优化[J].机床与液压,2018,46(20):144-147.

    2.1FOA算法的简单介绍

      2011年台湾亚东技术学院的潘文超受果蝇觅食行为的启发,提出了一种的全局优化算法—果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)。

      该算法的优点在于计算过程简单、易于编码实现和易于理解等。果蝇优化算法(FOA)和蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)类似,属于群体智能,或者说是群智能算法的范畴,它们都必须通过迭代搜索才能找到最优解。

      FOA的基本概述如下:果蝇优化算法是一种基于果蝇觅食行为推演出寻求全局优化的新方法。果蝇本身在感官知觉上优于其他物种,尤其在嗅觉与视觉上,果蝇嗅觉器官能很好地搜集漂浮于空气中的各种气味,甚至能嗅到40公里以外的食物源,然后,飞近食物位置后亦可使用敏锐的视觉发现食物与同伴聚集的位置,并且向该方向飞去。果蝇优化算法(FOA)通过模拟果蝇利用敏锐的嗅觉和视觉进行捕食的过程,FOA实现对解空间的群体迭代搜索。果蝇优化算法依据果蝇优越的嗅觉和敏锐的视觉特性,对其寻食过程进行仿真模拟,进而获得一种全局优化进化的新方法。果蝇的嗅觉器官能够对空气中飘浮的各种气味,产生超强的感知能力和搜索能力,而且在食物周围可以通过敏锐的视觉察觉食物和同伴,从而能够顺利地飞向目标。

      因此,FOA算法的基本思想是:根据果蝇优越的嗅觉器官对食物进行搜索,而果蝇和食物之间的距离与食物的味道浓度相关,即距离越近,其味道浓度越大。果蝇搜索食物的实质过程就是其渐渐地从味道浓度淡的位置飞向味道更浓的位置的过程。依据果蝇优化算法(FOA)搜索食物的生理特性,图1中将其概况为以下几个步骤


    1. Step 1 初始化,设定群体规模Sizepop 和最大迭代次数Maxgen,以及随机产生果蝇群体的初始坐标位置Xaxis 和Yaxis 。

    {  int  X − axis   int  Y − axis  \left\{\begin{array}{l} \text { int } X_{-} \text {axis } \\ \text { int } Y_{-} \text {axis } \end{array}\right. { int Xaxis  int Yaxis 

    1. Step 2 给出果蝇运用嗅觉器官寻找食物的随机方向与距离。

    { X i = X axis  + V Value  ∗ rand  ( ) Y i = Y axis  + V Value  ∗ r rand  ( ) \left\{\begin{array}{l} X_{\mathrm{i}}=X_{\text {axis }}+V_{\text {Value }} *_{\text {rand }}() \\ Y_{\mathrm{i}}=Y_{\text {axis }}+V_{\text {Value }} * r_{\text {rand }}() \end{array}\right. {Xi=Xaxis +VValue rand ()Yi=Yaxis +VValue rrand ()

    1. Step 3 因为没有办法获知食物的位置,所以先计算果蝇个体与原点之间的距离计算味道浓度判定值Si。

    D D i s t i = X i 2 + Y i 2 S i = 1 / D D i s t i \begin{aligned} D_{\mathrm{Dist}_{\mathrm{i}}} &=\sqrt{X_{\mathrm{i}}^{2}+Y_{\mathrm{i}}^{2}} \\ S_{i} &=1 / D_{\mathrm{Dist}_{\mathrm{i}}} \end{aligned} DDistiSi=Xi2+Yi2 =1/DDisti

    1. Step 4 将味道浓度判定值Si代入味道浓度判定函数(或称作适应度函数)中,从而得到果蝇个体的味道浓度。

    S smell  i = F Function  ( S i ) S_{\text {smell }_{\mathrm{i}}}=F_{\text {Function }}\left(S_{\mathrm{i}}\right) Ssmell i=FFunction (Si)

    1. Step 5 从该果蝇群体中找到味道浓度最优的果蝇个体。

    [ b bestsmell  b bestindes  ] = min ⁡ ( S Smell  ) \left[b_{\text {bestsmell }} b_{\text {bestindes }}\right]=\min \left(S_{\text {Smell }}\right) [bbestsmell bbestindes ]=min(SSmell )

    1. Step 6 记录并保留下最优味道浓度bbestSmell与其X、Y的坐标,这时候果蝇群体利用视觉向该位置飞去。

    { S Smellbest  = b bestSmell  X axis  = X ( b bestIndex  ) Y axis  = Y ( b bestIndex  ) \left\{\begin{array}{l} S_{\text {Smellbest }}=b_{\text {bestSmell }} \\ X_{\text {axis }}=X\left(b_{\text {bestIndex }}\right) \\ Y_{\text {axis }}=Y\left(b_{\text {bestIndex }}\right) \end{array}\right. SSmellbest =bbestSmell Xaxis =X(bbestIndex )Yaxis =Y(bbestIndex )

    1. Step 7 进入迭代寻优,将步骤(2)~(5)循环进行,判断当前最佳味道浓度是否优于前一迭代最佳味道浓度,并且当前迭代次数是否小于最大迭代数MMaxgen;若是则执行步骤(6)。

    在这里插入图片描述
    图1 果蝇优化算法迭代示意图

      与其他群智能优化算法相比较,果蝇优化算法不但具有算法简单、程序代码容易实现、更快地收敛于最优解 的优点,而且比其他的群智能算法调整的参数少 。由于难以将参数间的复杂关系研究清楚,若选取不适的参数,会直接涉及到算法的优化性能,并且会加深算法复杂度分析的难度,因此采用果蝇优化算法设计的PID控制器,能够在参数的选取上减少一些困扰。而且果蝇优化算法的运行时间较少,可以减少计算复杂度

    %*** 清空运行环境
    clc;
    clear all; %#ok<CLALL>
    tic;
    
    %*** 设置参数
    maxgen = 200; %迭代次数
    sizepop = 50; %种群规模
    % [ yy, Xbest, Ybest  ] = FOA( maxgen, sizepop );
    
    %% /******算法运行*******/
    %maxgen为迭代次数,sizepop为种群规模
        %*** 随机初始果蝇群里位置
        X_axis = 10 * rand();
        Y_axis = 10 * rand();
    
        %*** 果蝇寻优开始,利用嗅觉寻找食物
        for i=1 : sizepop
    
            %*** 赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离
            X(i) = X_axis + 2 * rand() - 1;
            Y(i) = Y_axis + 2 * rand() - 1;
    
            %*** 由于无法得知食物位置,因此先估计与原点的距离(Dist),再计算味道浓度判定值(S),此值为距离的倒数
            D(i) = (X(i)^2 + Y(i)^2)^0.5;
            S(i) = 1 / D(i);
    
            %*** 味道浓度判定值(S)代入味道浓度判定函数(或称为Fitness function),以求出该果蝇个体位置的味道浓度(Smell(i))
            Smell(i) = Fitness(S(i));
    
        end
    
        %*** 找出此果蝇群里中味道浓度最低的果蝇(求极小值)
        [bestSmell bestindex] = min(Smell);
    
        %*** 保留最佳味道浓度值与x,y的坐标,此时果蝇群里利用视觉往该位置飞去
        X_axis = X(bestindex);
        Y_axis = Y(bestindex);
        Smellbest = bestSmell;
    
        %*** 果蝇迭代寻优开始
        for g=1 : maxgen
    
            %*** 赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向和距离
            for i=1 : sizepop
                X(i) = X_axis + 2 * rand() - 1;
                Y(i) = Y_axis + 2 * rand() - 1;
    
                %*** 由于无法得知食物位置,因此先估计与原点的距离(Dist),再计算味道浓度判定值(S),此值为距离的倒数
                D(i) = (X(i)^2 + Y(i)^2)^0.5;
                S(i) = 1 / D(i);
    
                %*** 味道浓度判定值(S)代入味道浓度判定函数,以求出该果蝇个体位置的味道浓度(Smell(i))
                Smell(i) = Fitness(S(i));
    
            end
    
            %*** 找出此果蝇群里中味道浓度最低的果蝇(求极小值)
            [bestSmell bestindex] = min(Smell);
    
            %*** 判断味道浓度是否优于前一次迭代味道浓度,若是则保留最佳味道浓度值与x,y的坐标,此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去
            if bestSmell < Smellbest
                X_axis = X(bestindex);
                Y_axis = Y(bestindex);
                Smellbest = bestSmell;
            end
    
            %*** 每次最优Semll值记录到yy数组中,并记录最优迭代坐标
            yy(g) = Smellbest;
            Xbest(g) = X_axis;
            Ybest(g) = Y_axis;
        end
    toc;
    %*** 绘制迭代味道浓度与果蝇飞行路径趋势图
    figure(1);
    plot(yy);
    title('Optimization process', 'fontsize', 12);
    xlabel('Iteration Number', 'fontsize', 12);
    ylabel('Smell', 'fontsize', 12);
    figure(2);
    plot(Xbest, Ybest, 'b.');
    title('Fruit fly flying route', 'fontsize', 14);
    xlabel('X-axis', 'fontsize', 12);
    ylabel('Y-axis', 'fontsize', 12);
    
    %% 适应度评价函数
    function [ y ] = Fitness( x )
        %味道浓度判定函数
        y = x^2 - 5;
    end
    
    
    
    

    2.2FOA算法的案例实现

      以下表为测试函数,函数形式、搜索区间和函数最优值,如下表所示。
    在这里插入图片描述
      以Rastrigin为测试函数

    Ras ⁡ ( x ) = 20 + x 1 2 + x 2 2 − 10 ( cos ⁡ 2 π x 1 + cos ⁡ 2 π x 2 ) \operatorname{Ras}(\mathrm{x})=20+x_{1}^{2}+x_{2}^{2}-10\left(\cos 2 \pi x_{1}+\cos 2 \pi x_{2}\right) Ras(x)=20+x12+x2210(cos2πx1+cos2πx2)

    function [ y ] = Fitness(x1,x2)
        %味道浓度判定函数
        y=20+x1.^2+x2.^2-10*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2));
    end
    

    求解极小值函数曲线如下
    在这里插入图片描述

    图2 求解极小值函数曲线图

    果蝇搜寻轨迹如下

    在这里插入图片描述

    图3 果蝇搜寻轨迹

    3被控对象与适应度函数的设计

    3.1被控对象的传递函数

      以下式二阶Ⅰ型时延系统的传递函数为例,运用NSGA-2算法进行PID参数优化,其中系统设置为采样时间1 ms,指令为单位阶跃信号,仿真运行时间为1.0 s。其中,性能优化函数Best_J采取时间与误差绝对值乘积的积分方程(Integral of Time Multiplied by the Absolute Value of Error,ITAE),同时为避免控制量过大而产生超调,在性能优化函数Best_J中添加PID控制器输入量的平方项。这仅仅是其中某个目标的适应度函数,此外还需设计另外目标的适应度函数,如2.2适应度函数的设计。
      二阶Ⅰ型时延系统的传递函数,如下所示。可按照自己的实际系统进行设计,既可以.m文件进行编写
    在这里插入图片描述

    3.2适应度函数的设计

      为获取较为满意的过渡过程,采用误差绝对值时间积分性能指标作为适应度评价函数Best_J。同时为防止控制输入过大,在Best_J加入控制输入的评分项,如式(1-2)所示。

    在这里插入图片描述

    式(1-2)中e(t)为系统输出误差,u(t)为PID控制器输入量,ρ1,ρ2为权重值。
      为避免超调,采用罚函数对超调量进行优先处理,则如式(1-3)所示。
    在这里插入图片描述

    式(1-3)中ρ3>>max(ρ1,ρ2和ρ4),且y(t)为被控对象输出,ey(t)=y(t)-y(t-1)。
      以此作为目标适应度函数的设计。

    3.3FOA算法的PID参数整定实现

      本文算法采用实数编码,对于PID参数寻优中的果蝇个体编码为Kp,Ki和Kd。果蝇优化算法(FOA)整定PID控制器参数具体过程如下。
      Step1:初始化,包括群体规模、最大迭代次数和随机产生果蝇群体位置Xaxis和Yaxis。
      Step2:给定果蝇个体的随机方向、距离。
      Step3:计算果蝇个体与原点之间的距离DDisti,并计算味道浓度判定值Si。
      Step4:将果蝇个体解码为PID控制器参数Kp,Ki和Kd,运行控制系统的Simulink模型,得到该组参数对应的性能指标。
      Step5:将上一步计算得到的性能指标作为果蝇个体的适应值,并判断该适应值是否满足算法停止条件,若满足,结束优化过程,进而得到最佳的PID参数;否则,转到Step6。
      Step6:从果蝇群体中寻找出最优味道浓度的果蝇个体,并记录下最优味道浓度bbestsmell与其X和Y坐标,而后果蝇群体飞向该坐标位置。最终产生新的果蝇群体,转到步骤Step2。

      果蝇优化算法整定PID控制器参数的流程,如图4所示。

    在这里插入图片描述
    图4 果蝇优化算法整定PID控制器参数的流程图

    4算法结果

    最佳指标适应度值如下
    在这里插入图片描述
    图5 FOA算法的最佳指标适应度函数图

    阶跃响应输出如下
    在这里插入图片描述

    图6 果蝇优化算法整定PID控制器的响应输出

    果蝇搜寻轨迹如下

    在这里插入图片描述

    图7 果蝇优化算法Kp的搜寻轨迹

    在这里插入图片描述

    图8 果蝇优化算法Ki的搜寻轨迹

    在这里插入图片描述

    图9 果蝇优化算法Kd的搜寻轨迹


    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 果蝇优化算法FOA

    万次阅读 多人点赞 2017-02-08 15:25:59
    果蝇优化算法FOA)是一种基于果蝇觅食行为推演出寻求全局优化的新方法。果蝇本身在感官知觉上优于其他物种,尤其是嗅觉和视觉上。果蝇的嗅觉器官能很好的搜集漂浮在空气中的各种气味,甚至能够嗅到40公里以外的...
  • 果蝇算法FOA),和蚁群算法、粒子群算法类似,属于群体智能或者说是群智能算法的范畴
  • 森林优化算法(forest optimization algorithm,简称 FOA)是 Ghaemi 于 2014 年提出的一种仿生类进化算法, 用于解决单目标非线性连续搜索空间问题.FSFOA算法试图将 FOA算法用在离散搜索空间的问题上,即特征选 择,并...
  • 另外,晚辈已经查找到一篇文章修正FOA算法, 篇名是:A Novel Modified Fly Optimization Algorithmfor Designing the Self-Tuning Proportional Integral Derivative Controller刊登在Journal of Convergence ...
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  • 果蝇优化算法-FOA

    千次阅读 2018-07-21 10:32:49
    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt sample = 50 iter_times = 100 def initParams(bestX,bestY,sample):   position = []  fitness = []  for num in range(sample):  x,y = be...
  • 结合智能算法FOA及LM算法的优点,采用FOA算法求出Gabor原子参数初值,利用这些初值进行LM迭代搜索最优原子。仿真结果表明,基于FOA优化算法和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点,有较高的实用价值。
  • 果蝇算法大量文献和源程序,并有我的注释和高亮
  • matlab代码粒子群算法FOA 森林优化算法-Matlab代码 土井: 网址: 文章摘要: 在本文中,提出了一种适用于连续非线性优化问题的新进化算法,即森林优化算法FOA)。 它的灵感来自森林中几棵可以存活数十年的树木,...
  • 针对顶板冒落带高度问题提出新的预计模型...采用果蝇优化算法对预计模型进行优化训练,建立FOA-SVM预计模型,利用实测数据对模型的预计结果进行检验,预计结果较为准确,比PSO-SVM模型和GA-SVM模型结果稳定性好计算精度高。
  • matlab代码粒子群算法基于森林优化算法的模糊聚类 基于森林优化算法Matlab代码的模糊聚类 土井: 网址:! 文章摘要: 聚类是数据分析的分类方法之一,也是数据分析的方法之一。 使用优化算法的模糊聚类方法有很多种...
  • 一、O(1) 二、O(n) 有时候,for循环的次数可能是,我们在计算时间复杂度时往往会忽略常数项,即时间复杂度为O(n)。如下: ...一般双重for循环时间复杂度为O(),但有时要看内...以上算法时间复杂度为O(n*logn) 五...
  • 智能优化算法:果蝇优化算法 ...果蝇优化算法(FOA)是基于群体的演化算法,其基本思想来源于果蝇觅食行为。果蝇在嗅觉和视觉能力上优于其他物种。果蝇首先通过嗅觉搜索食物(可达 40 km 远),当离食物较近时,通
  • 针对传统基于物品的推荐算法由于数据稀疏性导致的低推荐精度问题,提出了一种融合GMM聚类和FOA-GRNN模型的推荐算法。该算法首先使用高斯混合模型(GMM)方法对物品特征进行聚类;然后根据聚类结果分别构造评分矩阵,...
  • FOA.rar_进化算法_Python_

    2021-08-09 23:31:07
    python实现的果蝇优化算法,测试函数为sphere函数
  • 为了进一步提高模型的预测性能,利用果蝇优化算法(FOA)对极限学习机的输入权值进行自适应优化。最终,优化后模型(IRIV-FOA-ELM)的决定系数 RC2为0.8792,RMSEC为0.3323, RP2为0.8659,RMSEP为0.3621。结果表明,高光谱...
  • 结果表明,所提方法的RMSE、MAE、MAPE和THEIL值分别为8 433.0、6 670.8、0.018 0和0.011 7,均小于其他模型,FOA算法搜索混合核LSSVM参数的时间为40.294 8 s,分别比GA和PSO算法减少了2.620 8 s和20.701 6 s,适合于...
  • 利用FOA算法来优化SVM算法中的两个参数
  • 目录 1 绪论 1 1.1 选题背景及意义 1 1.1.1 选题背景 1 1.1.2 研究意义 3 1.2 国内外研究现状 3 1.3 本文主要工作 4 2 相关理论...13 2.2 不均衡数据集的概述 14 2.3 机器学习概述 15 2.4 深度学习概述 16 3 基于 FOA
  • 完整代码已上传我的资源:【优化算法】果蝇算法FOA)【含Matlab源码 1568期】 备注: 订阅紫极神光博客付费专栏,可免费获得1份代码(有效期为订阅日起,三天内有效); 二、果蝇优化算法简介 果蝇优化算法FOA)...

空空如也

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