人工鱼群算法 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...中文名 人工鱼群算法 典型行为觅食行为 特 点 具有较快的收敛速度 停止条件 均方差小于允许的误差。...算法描述 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...end gen=gen+1; end plot(bestx(1),besty,'ro','MarkerSize',100) xlabel('x') ylabel('y') title('鱼群算法迭代过程中最优坐标移动...') %% 优化过程图 figure plot(1:MAXGEN,BestY) xlabel('迭代次数') ylabel('优化值') title('鱼群算法迭代过程') disp(['最优解X：'
写在前面 说到这个人工鱼群算法，又想起了小编的卢浮宫……在今年年初的美赛中，小编用的就是这个算法，只不过……参加今年美赛的同学都懂的。...01 人工鱼群算法 人工鱼群算法为山东大学副教授李晓磊2002年从鱼找寻食物的现象中表现的种种移动寻觅特点中得到启发而阐述的仿生学优化方案。 ?...1.1 定义 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...1.2 算法具体过程 人工鱼群算法实现的步骤： 1. 初始化设置，包括种群规模N、每条人工鱼的初始位置、人工鱼的视野Visual、步长step、拥挤度因子δ、重复次数Trynumber； 2....02 参数解析 人工鱼群算法有5个基本参数：群规模N、人工鱼的视野Visual、步长Step、拥挤度因子δ、重复次数Trynumber。
人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，简称AFSA）是一种基于鱼群行为模拟的进化算法，它模拟了鱼群觅食和逃避掠食的行为，用于解决优化问题。2....自适应性：AFSA算法中的个体根据周围环境的变化来调整移动方向和速度，具有一定的自适应性，能够适应环境的变化。...以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用人工鱼群算法（AFSA）来解决一个简单的函数优化问题。...输出结果 print("Best solution:", best_solution) print("Best fitness:", best_fitness)以上代码使用Python语言实现了人工鱼群算法...结论人工鱼群算法（AFSA）作为一种基于鱼群行为模拟的进化算法，具有较好的全局搜索能力和鲁棒性。它已经在多个领域取得了一些成功的应用，并且在实际问题中展现出了一定的优势。
鱼群算法是一种基于自然界中鱼群行为的计算机算法，可以用于优化问题的解决。在上网行为管理系统中，鱼群算法可以用来管理和优化网络资源的分配和使用。...此外，鱼群算法还可以根据网络负载情况，对用户进行自适应调度，以避免网络拥塞和资源浪费。...鱼群算法的优点在于其具有自适应性和高度可扩展性，能够适应不同网络环境下的变化和需求，是一种非常有潜力的网络管理技术。...为了解决这个问题，可以使用鱼群算法将网络用户分为不同的群体，并根据群体的特点进行不同的流量控制和调度策略。...此外，鱼群算法还可以根据网络负载情况进行自适应调度。例如，当网络负载较低时，可以适当放宽流量限制，提高网络带宽的利用率；而当网络负载较高时，可以采取流量调度策略，减少网络拥塞和资源浪费。
鱼群算法是一种基于自然界中鱼群行为的计算机算法，可以用于优化问题的解决。在文档管理系统中，鱼群算法可以用来管理和优化网络资源的分配和使用。...此外，鱼群算法还可以根据网络负载情况，对用户进行自适应调度，以避免网络拥塞和资源浪费。...鱼群算法的优点在于其具有自适应性和高度可扩展性，能够适应不同网络环境下的变化和需求，是一种非常有潜力的网络管理技术。...为了解决这个问题，可以使用鱼群算法将网络用户分为不同的群体，并根据群体的特点进行不同的流量控制和调度策略。...此外，鱼群算法还可以根据网络负载情况进行自适应调度。例如，当网络负载较低时，可以适当放宽流量限制，提高网络带宽的利用率；而当网络负载较高时，可以采取流量调度策略，减少网络拥塞和资源浪费。
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
鱼群算法是一种基于自然界中鱼群行为的计算机算法，可以用于优化问题的解决。在电子文档管理系统中，鱼群算法可以用来管理和优化文档的检索和分类。...通过鱼群算法，可以将文档分为不同的群体，并对不同群体的文档进行分类和管理。例如，可以对相似的文档进行聚类，以方便用户检索和浏览。此外，鱼群算法还可以对文档进行自动标注和分类，以提高检索的准确性和效率。...在实际应用中，鱼群算法可以与其他文档管理技术相结合，如自然语言处理、机器学习等，以实现文档的高效管理和利用。...鱼群算法的优点在于其具有自适应性和高度可扩展性，能够适应不同文档类型和数量的变化和需求，是一种非常有潜力的文档管理技术。例如，一个企业的电子文档数量非常庞大，需要进行有效的分类和检索。...总之，鱼群算法在电子文档管理系统中的应用非常广泛，可以有效地解决文档分类、聚类和自动标注等问题，提高文档管理的效率和准确性。
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
智能优化算法神经网络算法利用的是目标函数导数信息去迭代更新参数，选找目标函数最优值。智能优化算法是一种收索算法，也是通过迭代，筛选，选找目标函数最优值（极值）。...此算法的在每一次的调整边界时，计算自适应度，之后的位置更新操作有改变，它只记录了最小自适应度对应的位置（一只距离目标函数极值最近的鲸鱼）。...用随机的位置与该鲸鱼位置做差，然后用该随机的位置和做差后的值继续做差，去更新鲸鱼位置三.樽海鞘群优化算法(SSA)算法核心思想：与MFO类似，初始化鱼群后，对其求自适应度，然后进行排序，记录最小位置（也就是最优位置...接下来的迭代循环阶段做的是，遍历鱼群中的所有鱼，其中一半的鱼群用（3.1）的公式去更新鱼群位置，另一半鱼群用(3.4)的公式去更新鱼群。...最后在对这些更新后的鱼群进行排序，自适应度最小的鱼群位置作为新的食物位置。
有没有什么可以令人省心省力的“自适应”方法呢？笔者浏览了一些最近的顶会文章，读了一些相关文章，今天挑选一篇分享给大家~ 说到多任务学习，想必大家都不陌生。...二、算法细节 如何调整辅助梯度大小呢？...针对上面的分析，我们可以看到有两种不适宜的梯度情况，对此MetaBalance提出了三种策略： 当远大于时，应能自适应减少； 当远小于时，应能自适应增大； 如有必要，可同时进行1与2策略。...为了实现的自适应变化，文章提出可以平衡的*动态权重*。 到目前为止，一个基本的算法流程为： 然而，强制辅助梯度与目标梯度具有完全相同的大小，一定可以实现目标任务的最佳值吗？...此外，辅助梯度针对网络的每个部分，在整个训练过程中实现了动态、自适应的平衡。 文末留两个思考题： 从梯度的视角下去理解多任务学习，并不是一个新鲜的话题，你还知道哪些有效的梯度调整方法？
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
；模拟蚂蚁集体寻径行为的蚁群算法；模拟鸟群和鱼群群体行为的粒子群算法；源于固体物质退火过程的模拟退火算法；模拟人类智力记忆过程的禁忌搜索算法；模拟动物神经网络行为特征的神经网络算法；等等。...1.1 遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的自适应全局优化搜索算法。它最早由美国的J. H....Holland教授提出，起源于20世纪60年代对自然和人工自适应系统的研究；70年代，K. A....近年来群智能理论研究领域出现众多算法，如：蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法、蜂群算法、猫群算法、狼群算法、鸡群算法、鸟群算、文化算法、杂草算法、蝙蝠算法、布谷鸟算法、果蝇算法、蛙跳算法、细菌觅食算法、萤火虫算法和烟花算法...** 4 禁忌搜索算法 ** 搜索是人工智能的一个基本问题，一个问题的求解过程就是搜索。人工智能在各应用领域中，被广泛地使用。
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献 设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。AMALGAM和Borg MOEA都不涉及任何局部搜索算法。此外，还在算法中实现了不同的优化器。 实现了基于支配和分解两种框架中的算法。...提出的算法 将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段，每个优化算子都有相同的概率生成初始解 较优秀的解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前
自学习和自适应能力：BP神经网络在训练时，能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”，并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。...遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。...所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象，其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象，而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用。...4.9.2 基于匈牙利算法的指派问题优化 指派问题的数学模型： MATLAB主程序代码： 4.10 鱼群算法 4.10.1 简介 有学者研究发现，有些鱼群的形状随着其行为的改变而改变，鱼群在缓慢游泳时成两端变细的形状...，在捕食猎物时，鱼群形状为圆形，鱼群在防御时，则鱼群成密集的形状或包围捕食鱼的形状，在受到进一步威吓时会潜入深处。
一、人工蜂群算法的介绍 人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为...人工蜂群算法属于群智能算法的一种。 二、人工蜂群算法的原理 1、原理 标准的ABC算法通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: 采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。...则标准的ABC算法将优化问题的求解过程看成是在 ? 维搜索空间中进行搜索。每个蜜源的位置代表问题的一个可能解，蜜源的花蜜量对应于相应的解的适应度。一个采蜜蜂与一个蜜源是相对应的。与第 ?...标准的ABC算法将新生成的可能解 ? 与原来的解 ? 作比较，并采用贪婪选择策略保留较好的解。每一个观察蜂依据概率选择一个蜜源，概率公式为 ? 其中， ? 是可能解 ? 的适应值。...观察蜂根据采蜜蜂所提供的信息采用一定的选择策略选择蜜源，根据第一个公式更新蜜源信息，同时确定蜜源的花蜜量； 确定侦查蜂，并根据第三个公式寻找新的蜜源； 记忆迄今为止最好的蜜源； 判断终止条件是否成立； 三、人工蜂群算法用于求解函数优化问题
一、人工蜂群算法的介绍 人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为...人工蜂群算法属于群智能算法的一种。 二、人工蜂群算法的原理 1、原理 标准的ABC算法通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: 采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。...在标准的ABC算法中，采蜜蜂利用先前的蜜源信息寻找新的蜜源并与观察蜂分享蜜源信息；观察蜂在蜂房中等待并依据采蜜蜂分享的信息寻找新的蜜源；侦查蜂的任务是寻找一个新的有价值的蜜源，它们在蜂房附近随机地寻找蜜源...观察蜂根据采蜜蜂所提供的信息采用一定的选择策略选择蜜源，根据第一个公式更新蜜源信息，同时确定蜜源的花蜜量； 确定侦查蜂，并根据第三个公式寻找新的蜜源； 记忆迄今为止最好的蜜源； 判断终止条件是否成立； 三、人工蜂群算法用于求解函数优化问题
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