改进的智能优化算法定性分析:收敛行为分析(Analysis of the convergence behavior )

目录

一、智能优化算法改进收敛行为分析运行结果

二、收敛性分析 

三、GWO1在F1收敛性运行结果

四、改进灰狼算法GWO1 

五、代码获取 


一、智能优化算法改进收敛行为分析运行结果

本文以改进的灰狼算法 GWO1 为例,在 CEC2005 测试函数上进行定性分析实验。

F1:

F5:

 F12:

二、收敛性分析 

       为了证明改进的灰狼算法GWO1的收敛性,我们给出了上图所示的收敛行为,在第一列中,显示基准函数的二维形状。第二列显示了搜索代理的最终位置,红点表示最优解的位置。从图中可以看出,搜索代理分布在整个参数空间中,但它们的位置主要在最优解附近。这表明GWO1具有出色的勘探开发性能。此外,第三列表示整个迭代过程中平均适应度值的变化。曲线收敛非常快表明了GWO1收敛速度很快。第四列说明了搜索代理在第一个维度中的轨迹。可以观察到,在早期的迭代过程中存在明显的波动,但是当迭代达到200次时,波动趋于平稳。这表明GWO1在避免局部最优和实现全局最优方面具有良好的性能。最后一列是收敛曲线,对于单峰函数,收敛曲线显得比较平滑,说明可以通过迭代得到最优值。然而,对于具有多个局部最优的多模态函数,需要在搜索过程中不断地逃避局部最优,以达到全局最优。结果表明,收敛曲线呈阶梯状。总体而言,基于这四个评价指标,GWO1明显具有收敛性。

三、GWO1在F1收敛性运行结果

四、改进灰狼算法GWO1 

function [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=GWO1(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)% initialize alpha, beta, and delta_pos
Alpha_pos=zeros(1,dim);
Alpha_score=inf; %change this to -inf for maximization problemsBeta_pos=zeros(1,dim);
Beta_score=inf; %change this to -inf for maximization problemsDelta_pos=zeros(1,dim);
Delta_score=inf; %change this to -inf for maximization problems%Initialize the positions of search agents
Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);l=0;% Loop counter% Main loop
while l<Max_iterfor i=1:size(Positions,1)  % Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search spaceFlag4ub=Positions(i,:)>ub;Flag4lb=Positions(i,:)<lb;Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;               % Calculate objective function for each search agentfitness=fobj(Positions(i,:));% Update Alpha, Beta, and Deltaif fitness<Alpha_score Alpha_score=fitness; % Update alphaAlpha_pos=Positions(i,:);endif fitness>Alpha_score && fitness<Beta_score Beta_score=fitness; % Update betaBeta_pos=Positions(i,:);endif fitness>Alpha_score && fitness>Beta_score && fitness<Delta_score Delta_score=fitness; % Update deltaDelta_pos=Positions(i,:);endenda=sin(((l*pi)/Max_iter)+pi/2)+1; % a decreases linearly fron 2 to 0% Update the Position of search agents including omegasfor i=1:size(Positions,1)for j=1:size(Positions,2)     r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]A1=2*a*r1-a; % Equation (3.3)C1=2*r2; % Equation (3.4)D_alpha=abs(C1*Alpha_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 1X1=Alpha_pos(j)-A1*D_alpha; % Equation (3.6)-part 1r1=rand();r2=rand();A2=2*a*r1-a; % Equation (3.3)C2=2*r2; % Equation (3.4)D_beta=abs(C2*Beta_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 2X2=Beta_pos(j)-A2*D_beta; % Equation (3.6)-part 2       r1=rand();r2=rand(); A3=2*a*r1-a; % Equation (3.3)C3=2*r2; % Equation (3.4)D_delta=abs(C3*Delta_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 3X3=Delta_pos(j)-A3*D_delta; % Equation (3.5)-part 3             Positions(i,j)=(5*X1+3*X2+2*X3)/10;% Equation (3.7)endend    Convergence_curve(l)=Alpha_score;
end%%
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle
% number for both ub and lb
if Boundary_no==1Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end% If each variable has a different lb and ub
if Boundary_no>1for i=1:dimub_i=ub(i);lb_i=lb(i);Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;end
end

五、代码获取 

需要代码请私信博主

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/19631.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【微信小程序】导出 Excel 报表并分享,使用xlsx库生成 Excel,使用echars插入图表、使用pdfmake导出为PDF文件

这里写目录标题 生成EXCEL插入汇总和图表导出为PDF 生成EXCEL 要在微信小程序中导出 Excel 报表并分享&#xff0c;可以使用第三方库 xlsx 来生成 Excel 文件&#xff0c;并使用 wx.saveFile 方法将文件保存到本地&#xff0c;然后使用 wx.shareFile 方法来分享文件。 以下是…

【前端知识】React 基础巩固(三十六)——RTK中的异步操作

React 基础巩固(三十六)——RTK中的异步操作 一、RTK中使用异步操作 引入RTK中的createAsyncThunk&#xff0c;在extraReducers中监听执行状态 import { createSlice, createAsyncThunk } from "reduxjs/toolkit"; import axios from "axios";export cons…

代理模式——对象的间接访问

1、简介 1.1、概述 由于某些原因&#xff0c;客户端不想或不能直接访问某个对象&#xff0c;此时可以通过一个被称为“代理”的第三者来实现间接访问&#xff0c;该方案对应的设计模式被称为代理模式。 代理模式是一种应用很广泛的结构型设计模式&#xff0c;而且变化很多。…

微信小程序如何调用微信支付接口?

开发前准备 小程序appid&#xff0c;商户id&#xff0c;商户密钥(key)&#xff0c;付款用户的(openid) 调用微信支付接口 &#xff08;流程:首先调用微信统一下单接口&#xff0c;之后在调用wx.requestPayment(OBJECT)发起微信支付&#xff09; 获取openid wx.login({succ…

Rust之错误处理

在Rust中&#xff0c;将错误分为两种&#xff0c;可恢复错误和不可恢复错误。所谓可恢复错误就是指类似于文件未找到这类错误&#xff0c;一般需要将它们报告给用户并再次尝试进行操作&#xff0c;而不可恢复错误往往就是Bug&#xff0c;需要停止程序的运行。 1、不可恢复错误…

Elasticsearch 全文检索 分词检索-Elasticsearch文章四

文章目录 官方文档地址refercence文档全文搜索体系match简单查询match 多词/分词单字段分词match多个词的逻辑控制match的匹配精度match_pharse_prefix分词前缀方式match_bool_prefixmulti_match多字段匹配 query string类型Interval类型DSL查询之Term详解聚合查询之Bucket聚合…

Git reset、revert用法

reset reset是删除之前的提交记录&#xff0c;所有的提交点都会被清除&#xff0c;我们看下执行前后的git log区别 D:\workspace\android>git log commit 87c1277a57544c53c603b04110e3dde100da8f57 (HEAD -> develop_main) Author: test <test.com> Date: Wed…

图论-简明导读

计算机图论是计算机科学中的一个重要分支&#xff0c;它主要研究图的性质和结构&#xff0c;以及如何在计算机上有效地存储、处理和操作这些图。本文将总结计算机图论的核心知识点。 一、基本概念 计算机图论中的基本概念包括图、节点、边等。图是由节点和边构成的数据结构&am…

maven中的properties标签

在maven构建项目的时候经常遇到如下所示的标签配置&#xff1a; <dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-core</artifactId> <version>4.2.6</version></dependency><dependency><gr…

P3373 【模板】线段树 2

题目 思路 作为线段树模板题&#xff0c;这题主要考查了对lazytag以及先乘后加的使用&#xff0c; 线段树详解 因为是模板&#xff0c;所以这里证明略 代码 #include<bits/stdc.h> using namespace std; #define int long long const int maxn1e55; int n,m,p; int a[…

汽车后视镜反射率测定仪

汽车后视镜位于汽车头部的左右两侧&#xff0c;顶部以及汽车内部的前方。汽车后视镜反映汽车正后方视野、两侧视野和汽车前端区域视野&#xff0c;以便驾驶员可以间接看清楚这些位置的情况&#xff0c;它起着“第二只眼睛”的作用&#xff0c;扩大了驾驶者的视野范围&#xff0…

华为数通HCIA-ARP(地址解析协议)详细解析

地址解析协议 (ARP) ARP &#xff08;Address Resolution Protocol&#xff09;地址解析协议&#xff1a; 根据已知的IP地址解析获得其对应的MAC地址。 ARP&#xff08;Address Resolution Protocol&#xff0c;地址解析协议&#xff09;是根据IP地址获取数据链路层地址的一个…

【Ubuntu 18.04 搭建 DHCP 服务】

参考Ubuntu官方文档&#xff1a;https://ubuntu.com/server/docs/how-to-install-and-configure-isc-dhcp-server dhcpd.conf 手册页 配置&#xff1a;https://maas.io/docs/about-dhcp 实验环境规划 Ubuntu 18.04&#xff08;172.16.65.128/24&#xff09;dhcp服务端Ubuntu…

微信小程序使用editor富文本编辑器 以及回显 全屏弹窗的模式

<!--富文本接收的位置--><view class"white-box"><view class"title"><view class"yellow-fence"></view><view class"v1">教研记录</view></view><view class"add-btn"…

从零开始学python(十二)如何成为一名优秀的爬虫工程师

前言 回顾之前讲述了python语法编程 必修入门基础和网络编程&#xff0c;多线程/多进程/协程等方面的内容&#xff0c;后续讲到了数据库编程篇MySQL&#xff0c;Redis&#xff0c;MongoDB篇&#xff0c;和机器学习&#xff0c;全栈开发&#xff0c;数据分析前面没看的也不用往…

SonarQube入门 - 搭建本地环境

一、SonarQube是什么&#xff1f; SonarQube是一种自我管理的自动代码审查工具&#xff0c;可以系统地帮助您交付干净的代码。作为我们Sonar 解决方案的核心元素 &#xff0c;SonarQube 集成到您现有的工作流程中并检测代码中的问题&#xff0c;以帮助您对项目执行持续的代码检…

Meta-Transformer 多模态学习的统一框架

Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架&#xff0c;用来处理和关联来自多种模态的信息&#xff0c;如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据&#xff0c;虽然各种数据之间存在固有的差距&#xff0c;但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间…

vue指令-v-text和v-html

vue指令-v-text和v-html 1、目标2、语法 1、目标 更新DOM对象的innerText/innerHTML 2、语法 v-text“Vue数据变量" v-html“Vue数据变量"注意&#xff1a;会覆盖插值表达式 示例&#xff1a; <template><div id"app"><div><p v…

文本NLP噪音预处理

最近总结修改了下预处理方法&#xff0c;记录下 首先download需要的依赖 pip install pyenchantpip install nltk pyenchant 是用来检测拼写正确的&#xff0c;如果你的文本里面可能包含非正确拼写的单词&#xff0c;那就忽略它&#xff0c;nltk用来做分词的。 python -m nlt…

Linux lvs负载均衡

LVS 介绍&#xff1a; Linux Virtual Server&#xff08;LVS&#xff09;是一个基于Linux内核的开源软件项目&#xff0c;用于构建高性能、高可用性的服务器群集。LVS通过将客户端请求分发到一组后端服务器上的不同节点来实现负载均衡&#xff0c;从而提高系统的可扩展性和可…