基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用.pptx
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基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用.pptx
添加副标题目录PART01PART02算法背景和意义算法基本原理和流程算法优缺点分析PART03改进思路和目标改进方案和实现过程改进效果评估和对比分析PART04应用场景和领域应用实例和案例分析应用效果和性能评价PART05算法发展趋势和展望算法未来研究方向和重点算法未来应用前景和价值PART06研究成果总结对未来研究的建议和展望感谢您的观看
基于改进麻雀搜索算法的优化方法.pdf
本发明公开了一种基于改进麻雀搜索算法的优化方法,依据适应度升序将麻雀搜索算法中的麻雀分为发现者、抢夺发现者食物的追随者、因饥肠辘辘需要广泛搜索的追随者;将卡方变异引入发现者更新公式对发现者进行更新,并根据发现者更新结果再更新追随者,然后随机挑选意识到危险的麻雀并更新;对适应度值小于所有麻雀适应度平均值的个体进行卡方变异;若当前迭代次数小于最大迭代次数,返回步骤S2,直至达到最大迭代次数。通过引入卡方变异以及牺牲部分求解时长,既保留了高斯变异一定的局部搜索能力,又提高了全局搜索能力,可改善SSA后期易陷入局
改进麻雀搜索算法及其应用研究.docx
改进麻雀搜索算法及其应用研究改进麻雀搜索算法及其应用研究摘要:麻雀搜索算法是一种模拟鸟类觅食行为的启发式优化算法。本文基于麻雀搜索算法的原理和特点,通过对算法的改进,提出了一种更高效的麻雀搜索算法。同时,将该算法应用于实际问题中,取得了良好的效果。本文通过比较麻雀搜索算法与其他常用算法在多个优化问题上的性能,证明了其在解决实际问题中的有效性,为算法的进一步研究提供了基础。关键词:麻雀搜索算法、启发式优化算法、改进策略、应用研究第一章引言1.1研究背景和意义随着科学技术的日新月异,优化问题在实际生活和工程实
基于改进麻雀搜索算法的机器人能耗最优轨迹规划.docx
基于改进麻雀搜索算法的机器人能耗最优轨迹规划基于改进麻雀搜索算法的机器人能耗最优轨迹规划摘要:随着机器人技术的不断发展,机器人在各个领域得到了广泛应用。在大多数应用中,机器人的能耗是一个重要的问题,因为高能耗不仅会增加运行成本,还会限制机器人的续航能力。因此,如何通过优化机器人的轨迹规划来实现能耗最优成为了一个研究热点。本论文提出了一种基于改进麻雀搜索算法的机器人能耗最优轨迹规划方法,通过对搜索算法的改进来提高规划效率,并通过实验验证了改进算法的可行性与有效性。1.引言机器人能耗最优轨迹规划是一项复杂的任
基于改进引力搜索算法的SVM的参数优化及应用.docx
基于改进引力搜索算法的SVM的参数优化及应用引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种监督学习的经典算法,由于其在分类、回归和异常检测等领域表现出色,已成为机器学习领域中比较流行的算法之一。然而,SVM的准确性和性能受到参数的影响,如径向基函数的参数γ和C惩罚参数等,一般需要经过仔细调优。在实际应用中,单纯使用传统的参数调优方法存在局限性,因此提出基于改进引力搜索算法的SVM优化方法,以提高SVM的分类准确率和泛化性能。相关工作SVM是一种二分类器,目标是找到一个最优的超平面