智能算法 | Matlab基于CBES融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法

2024-04-22 06:36
文章标签 matlab 适应 融合 搜索算法 权重 惯性 柯西 变异 智能算法 秃鹰 cbes

本文主要是介绍智能算法 | Matlab基于CBES融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

智能算法 | Matlab基于CBES融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法

目录

    • 智能算法 | Matlab基于CBES融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

在这里插入图片描述

基本介绍

Matlab基于CBES融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法
融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法（CBES）是一种改进的搜索算法，旨在解决基本秃鹰搜索算法存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。下面是对CBES算法的步骤和特点的说明：

种群初始化：使用Tent混沌映射来初始化种群。Tent混沌映射是一种常用的混沌映射方法，它可以生成具有较好随机性和多样性的初始种群。这样可以保留种群的多样性，有助于更好地探索搜索空间。

自适应惯性权重：引入自适应惯性权重机制，加快

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