代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群遗传算法的函数优化算法代码代码 多种群

分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小, 粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法, 该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性, 将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.

针对利用粒子群优化算法进行多极值函数优化时存在早熟收敛和搜索效率低的问题，提出混合的PSO-BFGS算法，并增强了混合算法的变异能力使算法能逃出局部极值点。通过对三种Benchmark函数的测试结果表明，PSO-BFGS算法不仅具有有效的全局收敛性能，而且还具有较快的收敛速度，是求解最优化问题的一种有效算法。

为了方便使用，近期和朋友整理了对各种loss函数的对比，包括适用场景等等，对深度学习有很大的帮助，希望与大家共同学习

该代码采用python编写模拟退火算法，整个过程中可以根据更改代码求解最大值与最小值。 1. 模拟退火算法的原理： 输入：温度T、退火控制参数k、初始点x0 输出：最优的自变量值、最大/最小值 （1）给定初始值温度T，退火控制参数k，初始点x0(该点为随机选择点),并计算f(x0) （2）随机产生扰动r=(2*rand-1)*delt;新店x1=x0+r,同时计算f(x1)、f(x1)-f(x0) (3) Metropolis准则，若f(x1)-f(x0)>0,接受该点（更新x0），且接受概率为p=exp(-(f(x1)-f0)/T)，若p>r(r为0-1上的随机数)，接受该点（更新x0），否则放弃该点 （4）执行降温操作：T=T*k;返回（2）继续 （5）执行上述步骤，结束

蚁群算法在连续函数优化求解中的应用.doc

引力搜索算法的改进.doc

代码里默认可行解个数SN为20，蜜源没有改进的最大次数limit为20，解向量的维数Dimension是2，通过输入迭代次数10000，便可得到函数的极小值。

针对烟花算法(FA) 寻优过程中粒子间信息交流少、对最优点位置不在原点和原点附近的目标函数求解能力差的缺点, 提出带有引力搜索算子的烟花算法(FAGSO). 算子利用粒子间相互引力作用对粒子维度信息进行改善, 以提高算法的优化性能. 6 个标准和增加位置偏移测试函数的仿真结果表明, FAGSO相比于FA、粒子群算法和引力搜索算法, 在寻优速度和寻优精度方面有更好的优化性能.

大数据-算法-面向多模态函数优化的杂合克隆选择算法研究.pdf