”群智能优化算法“ 的搜索结果

     分类:群智能理论研究领域主要有两种算法:蚁群算法和粒子群优化算法。蚁群算法是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟,已成功应用于许多离散优化问题。粒子群优化算法也是起源于对简单社会系统的模拟,最初是模拟鸟群觅食...

     虽然没有集中的控制结构来指导个体的行为,但这些个体之间的局部和某种程度上的随机交互会产生对个体来说未知的 “智能” 全局行为。对自然界中的社会行为的观察,比如鸟类和鱼类的迁徙,对 SI 的发展有着重要的影响...

     群体智能优化算法 群体智能(SI)源于对以蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫的群体行为的研究,群居性生物通过协作表现出的宏观智能行为特征。群体智能算法有粒子群优化算法(PSO)、蚁群优化算法(ACO)、人工蜂群优化...

     1.群智能优化算法: “群” 指的是自然界的群体,“智能” 指的是自然界的生物群体的生存和生活方式体现着一种智慧,“优化” 是一种数学问题,在既定约束下,对于某个目标寻找最优解决方案(最优值或得到最优值的...

     基于混合策略改进的优化算法+基于混合策略改进的优化算法在支持向量机回归(SVR)中的应用,混合策略为Sobol序列初始化、惯性权重及柯西步长三种改进策略的混合,并已锂离子电池容量数据为例,进行测试,亲测有效。

     通常元启发式优化算法是基于群体智能的算法,这些算法通常被称为智能算法.此文综述一些广泛应用的优化算法,包括蚁群算法、蜜蜂算法、蝙蝠算法、布谷鸟搜索、萤火虫算法和粒子群优化.同时,还讨论启发式算法中具有...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1