缎蓝园丁鸟优化算法,基于自适应t分布变异。代码如下

商界观察
2023-05-11

摘要:本文介绍了一种基于自适应t分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法,该算法可以增强种群的多样性,避免算法陷入局部最优。该算法的具体步骤包括使用算法的迭代次数作为t分布的自由度参数,增加种群的多样性,提高搜索速度。

 

1. 缎蓝园丁鸟优化算法

缎蓝园丁鸟优化算法是一种新型的元启发式优化算法,其收敛速度慢、寻优精度低的问题。针对这一问题,提出了一种基于自适应t分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法。该算法可以增强种群的多样性,避免算法陷入局部最优。具体来说,算法的迭代次数作为t分布的自由度参数,以增加种群的多样性。

 

2. 自适应t分布变异

t分布又称学生分布,含有参数自由度n,其曲线形态与自由度n的大小有关。n的值越小,曲线越平坦,曲线中间越低,曲线双侧尾部翘得越高。t(n→∞)→ N(0,1),t(n = 1)=c(0,1),其中N(0,1)为高斯分布,C(0,1)为柯西分布,它们分别是t分布的两个边界特例分布。

 

3. 建立自适应t分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法

本文提出了一种自适应分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法。该算法使用算法的迭代次数作为t分布的自由度参数,以增加种群的多样性。具体步骤如下:

1. 初始化tSBO算法的参数,包括变异概率、最大迭代次数、最大步长等。

 

2. 计算求偶亭个体的代价函数值,确定最佳求偶亭的位置及其对应的最优值。

 

3. 计算每个求偶亭个体的适应度值,计算每个求偶亭的被选中的概率,计算每个求偶亭的被选中的概率,以确定最佳求偶亭的位置及其对应的最优值。

 

4. 计算每个求偶亭个体的适应度值,计算每个求偶亭个体的被选中的概率,以确定最佳求偶亭的位置及其对应的最优值。

 

5. 计算步长,更新求偶亭的位置,以增加种群的多样性。

 

6. 重复步骤2、3、4,直到算法收敛或达到最大迭代次数。

 

7. 实验结果

本文实验了基于自适应t分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法,比较了算法在不同迭代次数下的收敛速度和寻优精度,以及在不同种群下的搜索速度和寻优精度。实验结果表明,自适应t分布变异的缎蓝园丁鸟优化算法可以增强种群的多样性,避免算法陷入局部最优。

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