Niching小生境算法讲座代码
Plotly可视化交互式演示
项目按分类展示,每页 10 个;精品代码需要兑换码,免费项目无需兑换码。
Plotly可视化交互式演示
IEEE TEVC经典PSO
中心力驱动优化
粒子群优化算法(PSO)由 Kennedy 与 Eberhart 于 1995 年提出,模拟鸟群觅食的群体协作行为。本包为 MATLAB 标准实现,含惯性权重与速度限幅,返回最优值、最优解与收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
差分进化算法(DE)提出于 1997 年,用种群个体之间的差分向量构造变异向量,再经交叉与选择逐代逼近最优。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优适应度、最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
细菌觅食优化算法(BFO)提出于 2002 年,模拟细菌的趋化、聚集、繁殖与迁徙四种生命周期行为搜索最优解。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优适应度、最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
生物地理学优化算法(BBO)提出于 2008 年,以栖息地的迁入迁出模型驱动解之间的信息交换,用迁移率平衡探索与开发。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优适应度、最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
灰狼优化算法(GWO)提出于 2014 年,模拟灰狼群体的等级制度与包围、追捕猎物的协作行为。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优适应度、最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
L-SHADE线性种群缩减自适应差分进化算法(LSHADE)提出于 2014 年,在自适应差分进化基础上线性缩减种群规模,把计算资源集中到后期收敛。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优适应度、最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
鲸鱼优化算法(WOA)提出于 2016 年,模拟座头鲸的包围捕食与气泡网螺旋攻击两种搜索行为。本包为 MATLAB 标准实现,返回最优适应度、最优解与逐代收敛曲线,适合作为对比实验的基准算法与教学示例。
管理员上传项目 ZIP 后,这里会自动显示。