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    各种智能优化算法比较与实现(matlab版)

    免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性选择相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。免疫算法将优化问题中待优化的问题对应免疫应答中的抗原,可行解对应抗体(B细胞),可行解质量对应免疫细胞与抗原的亲和度。如此则可以将优化问题的寻优过程与生物免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程对应起来,将生物免疫应答中的进化过程抽象成数学上的进化寻优过程,形成一种智能优化算法。它具有一般免疫系统的特征,采用群体搜索策略,通过迭代计算,最终以较大的概率得到问题的最优解。相对于其他算法,免疫算法利用自身产生多样性和维持机制的特点,保证了种群的多样性,克服了一般寻优过程(特别是多峰值的寻优过程)的不可避免的“早熟”问题,可以求得全局最优解。免疫算法具有自适应性、随机性、并行性、全局收敛性、种群多样性等优点。 1.2 算法操作步骤 (1)首先进行抗原识别,即理解待优化的问题,对问题进行可行性分析,提取先验知识,构造出合适的亲和度函数,并制定各种约束条件。 (2)然后初始化抗体群,通过编码把问题的可行解表示成解空间中的抗体,在解的空间内随机产生一个初始种群。 (3)对种群中的每一个可行解进行亲和度评价。(记忆单元的更新:将与抗原亲和性高的抗体加入到记忆单元,并用新加入的抗体取代与其亲和性最高的原有抗体(抗体和抗体的亲和性计算)) (4)判断是否满足算法终止条件;如果满足条件则终止算法寻优过程,输出计算结果;否则继续寻优运算。 (5)计算抗体浓度和激励度。(促进和抑制抗体的产生:计算每个抗体的期望值,抑制期望值低于阈值的抗体;可以知道与抗原间具有的亲和力越高,该抗体的克隆数目越高,其变异率也越低) (6)进行免疫处理,包括免疫选择、克隆、变异和克隆抑制。 免疫选择:根据种群中抗体的亲和度和浓度计算结果选择优质抗体,使其活化; 克隆:对活化的抗体进行克隆复制,得到若干副本; 变异:对克隆得到的副本进行变异操作,使其发生亲和度突变; 克隆抑制:对变异结果进行再选择,抑制亲和度低的抗体,保留亲和度高的变异结果。 (7)种群刷新,以随机生成的新抗体替代种群中激励度较低的抗体,形成新一代抗体,转步骤(3)。 免疫算法运算流程图

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    粒子群优化算法python程序_粒子群算法的具体应用

    粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)作为进化计算的一个分支,是由Eberhart和Kennedy于1995年提出的一种全局搜索算法,同时它也是一种模拟自然界的生物活动以及群体智能的随即搜索算法。 粒子群优化算法起源于鸟群觅食的过程,一个核心机制是每只小鸟各自觅食,并记住一个离食物最近的位置,通过和其他的小鸟交流,得到整个鸟群已知的最佳位置,引导鸟群朝着这个方向继续搜索。 还有两个关键设置:粒子历史最优位置(pBest向量)、群体历史最优位置(gBest向量)。 这里pBest向量是一组向量,它包含了每个粒子的历史最优位置,gBest向量为pBest向量中适应值最高的向量,即全局最优。 说明:算法中一般取要优化的目标函数作为适应值函数,评估适应值的大小,然后更新pBest向量和gBest向量。

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    A星算法理解_a星算法例题

    为了进行路径规划算法是不可回避的:启发式搜索算法是比较常规的一类算法就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径,提高了效率。在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。启发中的估价是用估价函数表示的,如:f(n) = g(n) + h(n) 。g(n)为起点到当前位置的实际路径长度,h(n)为所在位置到终点的最佳路径的估计距离。前面说每次会优先向终点方向进行移动,就是因为估价函数所导致的。h(n)=0时,意味着此时是盲目搜索,当h(n)越复杂,即约束的条件越多,耗费的时间就越多,而减少约束条件,则可能得到的并不是最优路线。在A算法中,估价函数为f(n)=g(n)+h*(n)。这里面的h*(n)的附加条件为h*(n)<=h‘(n),h’(n)为n到目标的直线最短距离,也就说A*算法中挑选的启发函数是最优的,也正是如此,所找到的路径是最短路径。

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