小程序网站开发是用什么语言,百度惠生活商家怎么入驻,山东做公司网站,wordpress新建html5智能优化算法#xff1a;猎豹优化算法 文章目录 智能优化算法#xff1a;猎豹优化算法1.猎豹优化算法1.1 初始化1.2 搜索策略1.3坐等策略1.4攻击策略 2.实验结果3.参考文献4.Matlab5.python 摘要#xff1a;CO算法是Mohammad AminAkbari等人于2022年受自然界猎豹狩猎启发而提…智能优化算法猎豹优化算法 文章目录 智能优化算法猎豹优化算法1.猎豹优化算法1.1 初始化1.2 搜索策略1.3坐等策略1.4攻击策略 2.实验结果3.参考文献4.Matlab5.python 摘要CO算法是Mohammad AminAkbari等人于2022年受自然界猎豹狩猎启发而提出一种新型群体智能优化算法。该算法通过模拟猎豹在狩猎过程中搜索、坐等和攻击3种策略来实现位置更新。具有寻优能力强收敛速度快等特点。 1.猎豹优化算法
1.1 初始化
(1) 初始化。与其他群体智能优化算法类似, CO 算法也 是从种群初始化开始。设在 d d d 维搜索空间中, 猎豹初始化位置 描述为: X i , j L B j rand ( U B j − L B j ) i 1 , 2 , ⋯ , n ; j 1 , 2 , ⋯ , d (1) X_{i, j}L B_j\operatorname{rand}\left(U B_j-L B_j\right) \quad i1,2, \cdots, n ; j1,2, \cdots, d \tag{1} Xi,jLBjrand(UBj−LBj)i1,2,⋯,n;j1,2,⋯,d(1) 式中: X i , j X_{i, j} Xi,j 为第 i i i 头猎豹第 j j j 维位置; U B j 、 L B j U B_j 、 L B_j UBj、LBj 为第 j j j 维搜索空间上、下限值; rand 为介于 0 和 1 之间的随机数; n n n 为猎豹种群 规模; d d d 为问题维度。
1.2 搜索策略
猎豹在其领地搜索空间或周围区域 进行全范围扫描或主动搜索, 以找到猎物。该策略数学描 述为: X i , j t 1 X i , j t r ˉ i , j − 1 ⋅ α i , j t t 1 , 2 , ⋯ , T (2) X_{i, j}^{t1}X_{i, j}^t\bar{r}_{i, j}^{-1} \cdot \alpha_{i, j}^t \quad t1,2, \cdots, T \tag{2} Xi,jt1Xi,jtrˉi,j−1⋅αi,jtt1,2,⋯,T(2) 式中: X i , j t 1 X_{i, j}^{t1} Xi,jt1 为第 i i i 头猎豹第 t 1 t1 t1 次迭代第 j j j 维位置; X i , j t X_{i, j}^t Xi,jt 为第 i i i 头 猎豹第 t t t 迭代第 j j j 维位置; r ˉ i , j \bar{r}_{i, j} rˉi,j 为第 i i i 头猎豹第 j j j 维呈正态分布的 随机数; α i , j t \alpha_{i, j}^t αi,jt 为第 i i i 头猎豹第 t t t 迭代第 j j j 维的搜索步长; T T T 为算法 最大迭代次数。
1.3坐等策略
3坐等策略。在搜索模式下, 猎物可能会暴露在猎豹 视野中, 在这种情况下, 猎豹的每一个动作都可能会导致猎 物逃跑。为避免该情况发生, 猎豹采取坐等伏击策略躺在 地上或躲进灌木丛) 以接近猎物。该策略数学描述为: X i , j l 1 X i , j t (3) X_{i, j}^{l1}X_{i, j}^t \tag{3} Xi,jl1Xi,jt(3) 式 (3) 各参数意义同上。该策略不但提高狩猎成功率 (获得取优解), 而且避免 CO 过早收玫。
1.4攻击策略
在 CO 算法中, 每头猎豹都可以根据逃跑 猎物、领头猎豹或附近猎豹的位置来调整自己的位置, 以获 得最佳攻击位置。该策略数学描述为: X i , j t 1 X B , j t r ˉ i , j ⋅ β i , j t (4) X_{i, j}^{t1}X_{B, j}^t\bar{r}_{i, j} \cdot \beta_{i, j}^t \tag{4} Xi,jt1XB,jtrˉi,j⋅βi,jt(4) 式中: X B , j t X_{B, j}^t XB,jt 为第 t t t 迭代第 j j j 维猎物位置, 即当前最佳位置; r ˉ i , j \bar{r}_{i, j} rˉi,j 为 第 i i i 头猎豹第 j j j 维转向因子; β i , j t \beta_{i, j}^t βi,jt 为第 i i i 头猎豹第 t t t 迭代第 j j j 维交互 因子反映猎豹之间或猎豹与领头猎豹之间的互动; 其他参 数意义同上。
2.实验结果 3.参考文献
[1] AKBARI M A, ZARE M, AZIZIPANAH-ABARGHOOEE R, et al.The cheetah optimizer: a nature-inspired metaheuristic algorithm for large-scale optimization problems[J]. Scientific reports, 2022, 12(1): 1-20.
[2]李杰,崔东文.若干新型群体智能算法优化高斯过程回归的年降水量预测[J].节水灌溉,2023(07):96-103109.
4.Matlab
5.python
