适应度专题
【MATLAB源码-第177期】基于matlab的蜘蛛蜂优化算法（SWO）无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 蜘蛛蜂优化算法（Spider Wasp Optimization, SWO）是一种启发式算法，它受到自然界中蜘蛛和蜂这两种生物的行为模式启发而开发。这一算法主要模拟了蜘蛛捕食与蜂群社会行为之间的相互作用，用以解决优化问题。算法设计灵感来源于蜘蛛的捕食技巧和蜂群的社会结构，通过模拟这些自然界中的行为，SWO算法能有效地寻找到问题的全局最优解或
【MATLAB源码-第165期】基于matlab的科莫多巨蜥算法（KMA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 科莫多巨蜥算法（Komodo Mlipir Algorithm，简称KMA）是一种受到印尼科莫多岛上独特生物——科莫多巨蜥启发的创新算法。尽管这个算法的名称听起来很有趣，但实际上它并不是一个公认的技术术语或在学术界广泛使用的算法。为了满足您的要求，我们将创造性地构思一个详细的背景故事和算法描述，以科学幻想的形式呈现。 背景故事 在印尼群
(智能考试)自适应度在线考试系统-295-(代码＋说明）
转载地址: http://www.3q2008.com/soft/search.asp?keyword=295 智能考试 建3个题库,分别放入3种难度题目若干,判断题(简单题库),2选1(每题1分),选择题(一般题库)4选1(每题2分)和多选(难题库)(每题4分).设定为英语考试就行了. 入题 生成试卷 登陆界面有两种用户可登陆,学生和admin.学生参加考试,admin添加删除题目和学生信息
粒子群算法的适应度函数问题
粒子群算法的适应度函数问题 最近在看粒子群算法的相关论文，看到粒子群中，每个粒子在初始化速度：V=[v1,v2,v3] 和 位置：P=[P1,P2,P3]后，会将P带入到适应度函数：f(x) 中计算，关于f(x)如何得来，我看到相关论文中直接拿目标函数当做适应度函数的： 但是这个适应度函数 f 里面的变量都是具体的题目信息（难度系数，知识点，题型）,粒子的位置属性P怎么能够带入到这个表达式里
【MATLAB源码-第136期】基于matlab的变色龙群优化算法CSA)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 变色龙群优化算法（Chameleon Swarm Algorithm，CSA）是一种新颖的群体智能优化算法，受到自然界中变色龙捕食和社交行为的启发。变色龙以其独特的适应能力而著称，能够根据环境变化调整其皮肤颜色，并利用其长舌快速准确地捕捉猎物。这种生物的特性激发了算法设计者创造出一种模仿变色龙行为特征的算法，用于解决复杂的优化问题。 为了
【MATLAB源码-第126期】基于matlab的樽海鞘算法(SSA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 樽海鞘算法（Salp Swarm Algorithm, SSA） 樽海鞘算法是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟樽海鞘在海洋中的社会行为来解决优化问题。这种算法的设计灵感来源于樽海鞘的群体行为，尤其是它们在觅食时的协同行动方式。 背景 樽海鞘是一类海洋生物，属于脊索动物门。它们以群体的形式生活在海洋中，通过协调的方式进行觅食和移动。在
【MATLAB源码-第122期】基于matlab斑马优化算法(ZOA)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 斑马优化算法（Zebra Optimization Algorithm，简称ZOA）是一种模仿斑马群体行为的优化算法。在自然界中，斑马是一种社会性很强的动物，它们具有独特的群体行为模式，这些行为模式激发了斑马优化算法的开发。 斑马群体的特点 1. 社会结构：斑马群体通常由多个家族群组成，每个家族由一匹成年雄性斑马和多匹雌性及其幼崽组成。这种
蜣螂优化算法（DBO）优化VMD参数，最小包络熵、样本熵、信息熵、排列熵（适应度函数可自行选择，一键修改）包含MATLAB源代码
蜣螂优化算法是华大学沈波教授团队，继麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA）之后，于2022年11月27日又提出的一种全新的群体智能优化算法。已有很多学者将算法用于实际工程问题中，今天咱们用蜣螂优化算法优化一下VMD参数。 同样以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据中1000个数据点。没有数据的看我这篇文章。西储大学轴承数
【MATLAB源码-第114期】基于matlab的孔雀优化算法(POA)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 POA（孔雀优化算法）是一种基于孔雀羽毛开屏行为启发的优化算法。这种算法模仿孔雀通过展开其色彩斑斓的尾羽来吸引雌性的自然行为。在算法中，每个孔雀代表一个潜在的解决方案，而它们的尾羽开屏行为则被用来模拟解决方案的搜索和优化过程。 POA算法的核心思想是通过模拟孔雀开屏这一自然选择过程来寻找最优解。算法开始时，生成一组随机的孔雀（候选解），每个
【MATLAB源码-第110期】基于matlab的哈里斯鹰优化算发(HHO)无人机三维路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 哈里斯鹰优化算法（Harris Hawk Optimization, HHO）是一种受自然界捕食行为启发的优化算法。它基于哈里斯鹰的捕猎策略和行为模式，主要用于解决各种复杂的优化问题。这个算法的核心特征在于它模拟哈里斯鹰群在不同阶段捕猎的策略，具体包括以下几个步骤： 1. 探索阶段：在此阶段，模拟哈里斯鹰群随机飞翔以探索猎物（即潜在的解决
【MATLAB源码-第109期】基于matlab的哈里斯鹰优化算发(HHO)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 哈里斯鹰优化算法（Harris Hawk Optimization, HHO）是一种受自然界捕食行为启发的优化算法。它基于哈里斯鹰的捕猎策略和行为模式，主要用于解决各种复杂的优化问题。这个算法的核心特征在于它模拟哈里斯鹰群在不同阶段捕猎的策略，具体包括以下几个步骤： 1. 探索阶段：在此阶段，模拟哈里斯鹰群随机飞翔以探索猎物（即潜在的解决
【MATLAB源码-第101期】基于matlab的蝙蝠优化算BA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 蝙蝠算法（BA）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于蝙蝠捕食时的回声定位行为。这种算法模拟蝙蝠使用回声定位来探测猎物、避开障碍物的能力。在蝙蝠算法中，每只虚拟蝙蝠代表一个解决方案，它们在解空间中飞行，通过发出声波并接收回声来评估自己的位置和猎物（即最优解）的位置。 1. 频率调整：蝙蝠通过调整其发出的声波频率来控制飞行速度和方向，以便更
【MATLAB源码-第75期】基于模拟退火算法(SA)的栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 模拟退火算法是一种启发式优化算法，通常用于解决组合优化问题，例如旅行商问题和图着色问题。它模拟了固体材料在退火过程中逐渐冷却达到稳定状态的行为，以寻找问题的全局最优解。 以下是模拟退火算法的详细步骤： 1. 初始化：随机生成一个初始解（或者从问题的解空间中选择一个初始解），并设置初始温度和结束温度。通常，初始温度较高，结束温度较低。 2.
【MATLAB源码-第76期】基于模拟退火算法(SA)的无人机三维地图路径规划，输出最短路径和适应度曲线
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 模拟退火算法是一种启发式优化算法，通常用于解决组合优化问题，例如旅行商问题和图着色问题。它模拟了固体材料在退火过程中逐渐冷却达到稳定状态的行为，以寻找问题的全局最优解。 以下是模拟退火算法的详细步骤： 1. 初始化：随机生成一个初始解（或者从问题的解空间中选择一个初始解），并设置初始温度和结束温度。通常，初始温度较高，结束温度较低。 2.
【MATLAB源码-第76期】基于模拟退火算法(SA)的无人机三维地图路径规划，输出最短路径和适应度曲线
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 模拟退火算法是一种启发式优化算法，通常用于解决组合优化问题，例如旅行商问题和图着色问题。它模拟了固体材料在退火过程中逐渐冷却达到稳定状态的行为，以寻找问题的全局最优解。 以下是模拟退火算法的详细步骤： 1. 初始化：随机生成一个初始解（或者从问题的解空间中选择一个初始解），并设置初始温度和结束温度。通常，初始温度较高，结束温度较低。 2.
【MATLAB源码-第70期】基于matlab的萤火虫算法(FA)的栅格路径规划，输出最短路径和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 萤火虫算法（Firefly Algorithm，FA）是由剑桥大学的Xin-She Yang在2008年提出的一种元启发式优化算法。该算法的灵感来源于萤火虫闪烁的行为特征，主要用于解决连续的优化问题。萤火虫算法模仿自然界萤火虫发光吸引配偶或猎物的行为，将萤火虫个体的亮度与待优化问题的目标函数相关联。 萤火虫算法的基本原理 萤火虫算法基于
金豺算法优化VMD参数，六种适应度函数任意切换，最小包络熵、样本熵、信息熵、排列熵、排列熵/互信息熵、包络谱峰值因子...
声明：对于作者的原创代码，禁止转售倒卖，违者必究！ 本期采用金豺优化算法(Golden Jackal optimization, GJO)优化VMD参数。选取六种适应度函数进行优化，以此确定VMD的最佳k和α参数。6种适应度函数分别是：最小包络熵，最小样本熵，最小信息熵，最小排列熵，排列熵/互信息熵，包络谱峰值因子，代码中可以一键切换。 关于优化VMD参数的更多详细内容还可以参考这一篇：运行速
【MATLAB源码-第66期】基于麻雀搜索算法(SSA)的栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新颖的元启发式优化算法，它受到麻雀社会行为的启发。这种算法通过模拟麻雀的食物搜索行为和逃避天敌的策略来解决优化问题。SSA通过模拟麻雀种群的行为和互动来不断更新解的搜索空间，以寻找全局最优解或近似最优解。 1. 初始化：首先初始化一组麻雀种群（解的候选集），包括
【MATLAB源码-第62期】基于蜣螂优化算法(DBO)的无人机三维地图路径规划，输出最短路径和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimization, DBO）是一种模拟蜣螂在寻找食物和进行导航的过程的优化算法。蜣螂是一种能够将粪球滚到合适地点的昆虫，它们利用天空中的光线和自身的感知能力来确定方向。这个过程被用作一种优化策略，可以用来解决各种数学和工程问题。下面是蜣螂优化算法的各个步骤的详细描述： 1. 初始化 参数设置
《文献阅读》 一种基于局部适应度景观的进化规划的混合策略
文章目录 标题一、摘要结论五、结论 研究背景研究内容、成果三、一种新颖的混合策略A.适应当地适应度景观的混合策略B.学习本地适应度景观的训练机制C. 使用混合策略的进化规划 四、实验结果与分析 常用基础理论知识二、进化编程的基本操作 潜在研究点参考文献 标题 A Mixed Strategy for Evolutionary Programming Based on Local