常用智能优化算法改进策略---变异篇(五种变异策略)可用于改进所有智能算法,让小白也会改进智能算法。...
来源:网络 作者:佚名 日期:2024-04-22
本期文章将讲述常用智能优化算法改进策略---变异篇,一共包含五种常见的变异策略:
高斯变异,t分布扰动变异,自适应t分布扰动变异,柯西变异,差分变异。
五种策略可以方便移植到其他智能算法的改进中!
为了方便大家对变异策略的深入了解,作者将在简单易懂的粒子群算法教大家如何运用这五种策略,今后也方便大家移植到别的智能算法中。
高斯变异:
高斯函数如下:
带入粒子群算法中如下:
t分布扰动变异:
带入粒子群算法中如下:
自适应t分布扰动变异;
对C_Iter进行自适应变化,可以在算法前期进行全局搜索,在后期进行局部搜索,从而达到收敛。
?freen = exp(4.*(l/iter).^2); ?
然后再带入此式当中:
柯西变异:
柯西概率密度函数如下:
带入粒子群算法中:
xnewbest=xbest+xbest×Cauchy(0,1)
随机差分变异:
Xα是全局最优粒子,X‘(t)是随机粒子,r是一个[0,1]的随机数。
结果展示
在CEC2005函数集进行展示,设置迭代次数1000次,种群个数100个。
其中PSO为原始粒子群,GPSO是高斯变异的粒子群,t-PSO是t分布变异的粒子群,self_adaption_t_PSO是自适应t分布变异的粒子群,CPSO是柯西变异的粒子群,DE-PSO是差分变异的粒子群。
注意!本程序代码只是为了教大家如何使用这几种变异策略,如果看到改进后的算法没有原始算法效果好,请不要见怪!
这几种策略并非说用到某种算法上就一定会效果好,关键要看算法本身的原理公式适不适合!要分析其原理并不断进行尝试!
代码展示
代码目录
直接运行MAIN.m脚本文件即可!
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后续会不定时更新哦~
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