【DELM回归预测】多元宇宙优化算法改进深度学习极限学习机MVO-DELM数据回归预测【含Matlab源码 2230期】

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⛄一、多元宇宙优化算法

MVO是Seyedali Mirjalili受到多元宇宙理论的启发提出来的元启发式优化算法。主要根据多元宇宙理论的3个主要概念-白洞、黑洞和虫洞,来建立数学模型。

MVO算法中的可行解对应宇宙,解的适应度对应该宇宙的膨胀率,在每一次迭代中,根据膨胀率对宇宙进行排序,通过轮盘赌随机选定一个宇宙作为白洞,宇宙间通过黑、白洞进行物质交换。假定:
在这里插入图片描述
式中:d为参数的个数;n为宇宙的个数;xji为第i个宇宙的第j维分量。
在这里插入图片描述
式中:Ui为第i个宇宙;NI(Ui)为第i个宇宙的归一化膨胀率;r1为[0,1]中的随机数;xkj为轮盘赌选定的第k个宇宙的第j维分量。

宇宙之间通过虫洞随机传送物质以保证种群多样性,同时都与最优宇宙交换物质以提高膨胀率。
在这里插入图片描述
式中:xij为第i个宇宙的第j维分量;Xj为当前最优宇宙的第j维分量;tbj和ubj分别为第j维分量的上、下界;r2,r3,r4均为[0,1]中的随机数;WEP为宇宙中的虫洞存在率;TDR为物质绕当前最优宇宙的旅行距离率。

WEP和TD

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