沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization, SCSO)算法是一种受自然界沙猫行为而设计的元启发式算法。 本资源仅供学习交流,严禁用于商业用途。
2023-03-21 09:38:14 4KB matlab 启发式算法 软件/插件 算法
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基于改进蚁群优化算法与子图演化,提出了一种新型非监督社交网络链路预测(SE-ACO)方法。该方法首先在社交网络图中确定特殊子图;然后研究子图演化以预测图中的新链接,并用蚁群优化算法定位特殊子图;最后针对所提方法使用不同网络拓扑环境与数据集进行检验。结果表明,与其他无监督社交网络预测算法相比,所提SE-ACO方法在多数数据集上的评估结果较好,且运行时间较短,这表明图形结构在链路预测算法中起重要作用。
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为了提高异构网络的能量效率和参数摄动抑制能力,减小跨层干扰,提出了一种基于能量效率最大的异构非正交多址接入网络稳健资源分配算法。首先,考虑宏用户干扰功率约束、小蜂窝基站功率约束、资源块分配约束及小蜂窝用户服务质量约束,将资源优化问题建模为混合整数非线性分式规划问题。其次,考虑椭球有界信道不确定模型,利用凸松弛法、Dinkelbach法和连续凸近似法,将原问题转化为等价的凸优化形式,并利用拉格朗日对偶方法获得解析解。仿真结果表明,与完美CSI算法相比,所提算法具有较好的能效和稳健性。
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为了进一步提高量子行为粒子群优化(QPSO) 算法的全局收敛性能, 有效改善算法中存在的粒子早熟问题,提出一种基于完全学习策略的改进QPSO 算法(CLQPSO). 该学习策略改变了QPSO 中局部吸引子的更新方式, 充分利用了种群的社会信息. 采用8 个测试函数对算法性能进行比较分析. 实验结果表明, 所提出的改进算法不仅收敛速度快, 而且全局收敛能力好, 收敛精度优于PSO 算法和QPSO 算法.

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教与学优化算法Teaching–Learning-Based Optimization (TLBO)matlab代码
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元启发式算法,Matlab源代码,蛇优化算法(Snake Optimization,SO)。直接运行main函数即可绘出算法收敛曲线。
2023-03-16 15:22:03 3KB SO算法 启发式算法
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对BBO算法进行了改进;并将改进的BBO算法应用到 1.系统辨识;2.PID控制器参数整定;3.正丁烷异构化学反应动力学模型参数辨识及操作条件优化。
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可以运行的代码!蜣螂优化算法(DBO)优化支持向量机(SVM),能够很好的进行分类或者预测,并且该算法是今年提出的,非常好用,值得推荐和写论文
2023-03-15 16:18:38 13KB 蜣螂优化算法 支持向量机 DBO SVM
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提出一种定向多尺度变异克隆选择优化算法. 为了实现抗体间信息共享, 算法利用定向进化机制引导抗体向着抗体群最优解区域逼近. 采用多尺度高斯变异机制, 在算法初期利用大尺度振荡变异实现了全局最优解空间的快速定位. 随着适应值的提升, 小尺度变异会随之减低, 使得算法在进化后期通过小尺度变异完成局部精确解的搜索. 将算法应用到5 个经典函数优化问题, 结果表明, 该算法不仅具有更快的收敛速度, 而且全局解搜索能力和稳定性均有显著提高.

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蜣螂优化算法是2022年年底提出来的,是最新的群智能优化算法,非常适合发论文
2023-03-11 19:44:22 3.52MB 蜣螂优化算法 DBO Python
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