寻优专题
机器学习参数寻优：方法、实例与分析
机器学习参数寻优：方法、实例与分析 机器学习模型的性能很大程度上依赖于其参数的选择。参数寻优（Hyperparameter Tuning）是提升模型表现的关键步骤之一。本文将详细介绍主流的参数寻优方法，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）、和超参数优化库（如Optuna和Hyperopt）等，并探
基于强化学习的控制率参数自主寻优
1.介绍 针对控制建模与设计场景中控制参数难以确定的普遍问题，提出了一种基于强化学习的控制律参数自主优化解决方案。该方案以客户设计的控制律模型为基础，根据自定义的控制性能指标，自主搜索并确定最优的、可状态依赖的控制参数组合。 可用于各类飞行器、机器人等类的控制系统优化。无论是经典的PID控制，还是其他先进的控制方法，该模块都能提供一种通用的参数优化方案。通过与控制律参数自主优化模块的结合，工程
基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真
目录 1.课题概述 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 4.系统原理简介 5.完整工程文件 1.课题概述 基于大爆炸优化算法的PID控制器参数寻优matlab仿真。对比优化前后的PID控制输出。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 版本：MATLAB2022a ............................................
【路径规划】基于matlab一种带交叉因子的双向寻优粒子群栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 117期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
基于野马优化算法的函数寻优算法
文章目录 一、理论基础1、野马优化算法（1）创建初始种群（2）放牧行为（3）马的交配行为（4）团队领导（5）领导者的交流与选拔 2、WHO算法伪代码 二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础 1、野马优化算法 文献[1]提出了一种新的优化算法，称为野马优化算法(Wild horse optimizer, WHO)，其灵感来自野马的社会生活行为。 野马优化算法主要包括以下
基于未来搜索算法的函数寻优算法
文章目录 一、理论基础1、未来搜索算法（1）算法初始化（2）局部解和全局最优解（3）定义新解（4）更新随机初始值 2、FSA算法流程图 二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础 1、未来搜索算法 未来搜索算法(Future search algorithm, FSA) 是M. Elsisi于2018年通过模仿人类向往美好生活而提出的一种新的搜索算法，该算法通过建立数学模
实时障碍更新 局部路径寻优算法 矢量地图数据 局部路径规划解集_路径规划五种算法简述及对比...
作者 | 果冻啤 知圈 | 进“ISO26262社群”，请加微信15221054164，备注ISO 以下是本人在学习路径规划过程中的一些总结，借着机会写了一下，有不妥之处欢迎批评指正，谢谢。 路径规划部分在无人车架构体系当中分属控制或决策部分，如图1，是实现无人化驾驶的关键技术之一。路径规划模块性能的高低直接关系车辆行驶路径选择的优劣和行驶的流畅度，而路径规划算法的性能优劣很大程度上取决于规
数学建模学习（90）：Jaya优化算法对多元函数寻优
一、算法介绍 算法步骤： 首先初始化种群个体数量，确定每个个体长度以及终止判据找到当前种群下的最优个体 best 和最差个体 worst遍历所有个体，根据公式(1)更新个体参数 其中，i，j，k分别代表迭代代数，个体的某变量，种群中某个体。该公式是Jaya算法的核心 判断更新后的个体是否优于更新前的个体，若是，则更新个体，否则保留原个体到下一代判断当前最优个体是否满足终止判据，若是
基于蒲公英优化算法的函数寻优算法
文章目录 一、理论基础1、蒲公英优化算法（1）初始化（2）上升阶段（3）下降阶段（4）着陆阶段 2、DO算法的执行流程 二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础 1、蒲公英优化算法 文献[1]模拟蒲公英种子依靠风的长距离飞行过程提出了一种新的群体智能仿生优化算法，称为蒲公英优化(Dandelion Optimizer, DO)算法，用于解决连续优化问题。 （1）初始化
基于儿童绘画发展优化算法的函数寻优算法
文章目录 一、理论基础1、儿童绘画发展优化算法（1）第一阶段(涂鸦)（2）第二阶段(开发)（3）第三阶段(黄金比例)（4）第四阶段(创造力)（5）第五阶段(模式记忆) 2、CDDO算法伪代码 二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础 1、儿童绘画发展优化算法 文献[1]从儿童学习行为和认知发展的角度出发，提出了一种新的元启发式算法——儿童绘画发展优化(Child Dra
基于农田肥力算法的函数寻优算法
文章目录 一、理论基础1、农田肥力算法1.1 第一阶段：初始值1.1.1 确定 K K K值 1.2 第二阶段：确定农田各部分的土壤质量1.3 第三阶段：更新记忆1.4 第四阶段：改变农田各部分的土壤质量1.5 第五阶段：土壤组合1.6 第六阶段：终止条件 2、FFA算法流程图 二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础 1、农田肥力算法 本文从自然界农田的肥力出发，提出了一
显著提升！| (WOA)融合模拟退火和自适应变异的混沌鲸鱼优化算法应用于函数寻优
鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)是由Mirjalili和Lewis[1]于2016年提出的一种新型群体智能优化搜索方法,它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟，与其它群体智能优化算法相比，WOA算法结构新颖, 控制参数少，在许多数值优化和工程问题的求解中表现出较好的寻优性能，优于蚁群算法和粒子群算法等智能优化算法。 WOA算法在面对多变量
基于广义正态分布优化算法的函数寻优算法
文章目录 一、理论基础1、广义正态分布优化算法（1）局部开发（2）全局探索 2、GNDO算法伪代码 二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础 1、广义正态分布优化算法 广义正态分布优化(Generalized normal distribution optimization, GNDO)算法受到正态分布理论的启发。正态分布又称高斯分布，是描述自然现象的重要工具。正态分布
python运用模拟退火算法寻优
鱼弦：CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen） 在Python中，可以使用模拟退火算法（Simulated Annealing）来进行寻优问题的求解。下面是模拟退火算法的原理详细解释、使用场景解释，以及一些相关的文献材料链接
伺服控制系统常用参数寻优算法
参数寻优——转自mishidemudong 参数寻优背景 参数寻优问题随处可见，举几个例子。 1. 小明假期结束回校，可以坐火车，可以坐汽车，可以坐飞机，还可以走着，小明从哪条路去学校更好呢？ 2. 简单的数学，一元二次方程求根。 3. 高深的数学，七桥问题，怎么才能通过所有的桥各自一次走回七点所在的岸边。 4. 机器学习中，求代价函数在约束条件下的最优解问
基于蜜獾算法的函数寻优算法
文章目录 一、理论基础1、蜜獾算法1.1 初始化阶段1.2 定义强度 I I I1.3 更新密度因子1.4 跳出局部最优1.5 更新个体位置1.5.1 挖掘阶段1.5.2 采蜜阶段 2、算法伪代码 二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础 蜜獾算法(HBA)模拟了蜜獾的觅食行为。为了找到食物源，蜜獾要么嗅、挖，要么跟随蜜獾。第一种行为为挖掘模式，而第二种行为为采蜜模式。在挖
多种群遗传算法的函数寻优算法
多种群遗传算法的函数寻优算法 多种群遗传算法的介绍问题与思路代码结果显示 多种群遗传算法的介绍 传统的遗传算法是一种借鉴于生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。因为优化时不依赖于梯度，具有很强的鲁棒性和全局搜索能力。但是未成熟收敛确实遗传算法中不可忽视的现象，它主要表现为所有个体都区域同一状态而停止进化。 接下来所介绍的多种群遗传算法可
【学习笔记】基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法
本文是《MATLAB智能算法30个案例分析（第二版）》一书第二章的学习笔记。 一、背景介绍 标准遗传算法的主要本质特征，在于群体搜索策略和简单的遗传算子，这使遗传算法获得了强大的全局最优解能力、问题域的独立性、信息处理的并行性、应用的鲁棒性和操作的简明性。但大量的实践和研究表明，标准的遗传算法存在局部搜索能力差和“早熟”等缺陷，不能保证算法收敛。 现有的许多文献中，针对遗传算法存在的上
基于鱼群算法的函数寻优算法(matlab实现)
1 理论基础 1.1 人工鱼群算法概述 人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年提出的一类基于动物行为的群体智能优化算法。该算法是通过模拟鱼类的觅食、聚群、追尾、随机等行为在搜索域中进行寻优，是集群体智能思想的一个具体应用。生物的视觉是极其复杂的，它能快速感知大量的空间事物，这是任何仪器和程序都难以比拟的，为了实施的简便和有效，在鱼群模式中应用了如下方法实现虚拟人工鱼的
优化算法（寻优问题）\启发式算法
前言 群智能算法（全局最优）：模拟退火算法（Simulated annealing，SA），遗传算法（Genetic Algorithm, GA），粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）局部搜索算法（local search algorithm）：爬山算法 (Hill Climbing），禁忌算法(Tabu Search，TS)路径搜索算法：A Search