基于自适应步长和莱维飞行策略的改进狼群算法.pptx
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添加副标题目录PART01狼群算法的基本原理狼群算法的优缺点PART02自适应步长的原理和改进方法莱维飞行的原理和改进方法改进后狼群算法的流程PART03测试环境和数据集改进后狼群算法的性能指标与其他算法的性能比较PART04组合优化问题函数优化问题路径规划问题PART05本文的主要工作和结论未来研究方向和展望感谢您的观看
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基于改进莱维飞行的狼群算法及其在翼型气动优化设计中的应用基于改进莱维飞行的狼群算法及其在翼型气动优化设计中的应用摘要:随着航空航天技术的飞速发展,翼型设计对飞行器性能的影响越来越受到重视。针对传统翼型设计中存在的问题,提出了一种基于改进莱维飞行的狼群算法,并将其应用于翼型气动优化设计中。通过分析狼群算法的基本原理,结合莱维飞行进行改进,使其具有更好的全局搜索能力和快速收敛性。同时,通过对翼型气动性能进行评价指标的选择和优化目标的设定,实现了有效的翼型气动优化设计。最后,通过数值实验验证了改进莱维飞行的狼群
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基于莱维飞行的改进蚁群算法的PID参数优化基于莱维飞行的改进蚁群算法的PID参数优化一、引言PID控制器是一种常用的自动控制器,通过对系统的反馈信号进行处理,在给定参考信号下调整系统的控制输出,以实现系统的稳定性和性能要求。PID控制器的性能依赖于其参数的选择,而常规的PID参数选择方法通常需要依赖于经验或试验,存在耗时、不准确的问题。为了解决这一问题,本文提出了一种基于莱维飞行的改进蚁群算法来优化PID参数。二、莱维飞行莱维飞行是一种以寻找食物为目标的随机漫步算法,模拟了大自然中动物寻找食物的行为。在莱
基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法.docx
基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法一、引言优化算法是科学技术发展的一部分,是一种从已知的可能最优解中寻找最优解的方法。同时,优化算法是计算模拟和数据处理领域中的一种重要技术,被广泛应用于飞机设计、计算机视觉、网络优化、机器学习等多个领域的问题中。近年来,随着计算机运算速度的提高和数据处理能力的提高,许多新的优化算法已经被开发出来,并且取得了可喜的进展。本文就基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法进行研究和讨论。二、布谷鸟搜索算法概述布谷鸟搜索算法(CuckooSearchAlgorithm,CSA)是
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基于改进搜索策略的狼群算法摘要:针对狼群算法(WPA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优、人工狼交互性不理想等不足提出一种基于改进搜索策略的狼群(MWPA)算法。对游走行为以及召唤行为引入交互策略促使人工狼之间进行信息交流提升狼群对全局信息的掌握增强狼群的探索能力;对围攻行为提出自适应围攻策略使算法具有调节作用随着算法的不断进化狼群围攻范围不断减小算法开采能力不断增强从而提高算法收敛速度。通过优化问题中6个典型复杂函数的仿真实验表明与基于领导者策略的狼群搜索(LWCA)算法