漢字域名的網(wǎng)站有哪些,新媒體是什么,wordpress文章中寫代碼,考試系統(tǒng) 微網(wǎng)站是什么樣的? 博主簡(jiǎn)介#xff1a;擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)搜集與處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、仿真代碼、論文寫作與指導(dǎo)#xff0c;畢業(yè)論文、期刊論文經(jīng)驗(yàn)交流。? 具體問(wèn)題可以私信或掃描文章底部二維碼。#xff08;1#xff09;基于量子編碼與差分進(jìn)化的飛蛾聚類優(yōu)化算法傳統(tǒng)K-means聚類算法在實(shí)…?博主簡(jiǎn)介擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)搜集與處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、仿真代碼、論文寫作與指導(dǎo)畢業(yè)論文、期刊論文經(jīng)驗(yàn)交流。? 具體問(wèn)題可以私信或掃描文章底部二維碼。1基于量子編碼與差分進(jìn)化的飛蛾聚類優(yōu)化算法傳統(tǒng)K-means聚類算法在實(shí)際應(yīng)用中面臨著初始聚類中心選擇敏感性強(qiáng)、容易陷入局部最優(yōu)解等固有缺陷這些問(wèn)題嚴(yán)重制約了聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。為解決上述問(wèn)題本研究提出一種融合量子計(jì)算理論與局部搜索增強(qiáng)策略的飛蛾聚類優(yōu)化算法。該算法的核心創(chuàng)新在于將量子比特編碼機(jī)制引入飛蛾種群的表示方式中每個(gè)飛蛾個(gè)體不再采用傳統(tǒng)的實(shí)數(shù)編碼形式而是使用量子比特的概率幅來(lái)表示其在解空間中的位置狀態(tài)。這種量子編碼方式使得單個(gè)飛蛾個(gè)體能夠同時(shí)表示多個(gè)潛在解的疊加態(tài)從而在種群規(guī)模不變的情況下大幅提升了搜索空間的覆蓋范圍有效增強(qiáng)了算法的全局勘探能力。在量子態(tài)演化過(guò)程中本算法采用量子旋轉(zhuǎn)門作為狀態(tài)更新的核心算子旋轉(zhuǎn)角度的確定直接影響著算法的收斂速度和尋優(yōu)精度。傳統(tǒng)方法通常采用固定的旋轉(zhuǎn)角度或簡(jiǎn)單的自適應(yīng)調(diào)整策略難以在不同優(yōu)化階段實(shí)現(xiàn)探索與開(kāi)發(fā)的有效平衡。為此本研究引入差分進(jìn)化算法的變異思想來(lái)動(dòng)態(tài)計(jì)算旋轉(zhuǎn)角度通過(guò)當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體、隨機(jī)選取個(gè)體以及當(dāng)前個(gè)體之間的差分向量來(lái)生成旋轉(zhuǎn)角度的調(diào)整量。這種基于差分進(jìn)化的旋轉(zhuǎn)角度更新機(jī)制能夠根據(jù)種群的分布狀態(tài)和進(jìn)化趨勢(shì)自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向在算法初期保持較大的旋轉(zhuǎn)角度以增強(qiáng)全局搜索能力在算法后期逐漸減小旋轉(zhuǎn)角度以提高局部尋優(yōu)精度。為進(jìn)一步提升算法的局部搜索性能本研究在量子飛蛾優(yōu)化框架中嵌入了改進(jìn)的蛙跳算法作為局部搜索策略。具體實(shí)現(xiàn)方式是將當(dāng)前種群按照適應(yīng)度值進(jìn)行排序后劃分為若干個(gè)子種群每個(gè)子種群內(nèi)部執(zhí)行蛙跳算法的局部搜索操作最差個(gè)體向最優(yōu)個(gè)體學(xué)習(xí)并更新位置。這種分組局部搜索策略能夠在保持種群多樣性的同時(shí)加速優(yōu)質(zhì)解區(qū)域的精細(xì)開(kāi)發(fā)。此外算法還引入了Levy飛行機(jī)制來(lái)增強(qiáng)跳出局部最優(yōu)的能力Levy飛行具有的長(zhǎng)尾分布特性使得飛蛾個(gè)體能夠以一定概率執(zhí)行大步長(zhǎng)跳躍從而有效避免算法過(guò)早收斂于局部最優(yōu)解。在聚類應(yīng)用中將飛蛾個(gè)體的位置解碼為聚類中心坐標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)采用類內(nèi)緊致度和類間分離度的綜合指標(biāo)通過(guò)優(yōu)化飛蛾位置來(lái)尋找最優(yōu)的聚類中心配置。2基于對(duì)立學(xué)習(xí)的多閾值圖像分割飛蛾優(yōu)化算法多閾值圖像分割是圖像處理領(lǐng)域的核心技術(shù)之一其目標(biāo)是根據(jù)圖像的灰度特征將圖像劃分為多個(gè)具有不同特性的區(qū)域。隨著閾值數(shù)量的增加傳統(tǒng)窮舉搜索方法的計(jì)算復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)難以滿足實(shí)時(shí)處理的需求。本研究提出一種以Kapur熵作為目標(biāo)函數(shù)、融合對(duì)立學(xué)習(xí)策略的改進(jìn)型飛蛾優(yōu)化算法來(lái)解決多閾值圖像分割問(wèn)題。Kapur熵方法通過(guò)最大化各分割區(qū)域的熵值之和來(lái)確定最優(yōu)閾值組合其優(yōu)勢(shì)在于能夠保留更多的圖像細(xì)節(jié)信息特別適用于背景復(fù)雜或?qū)Ρ榷容^低的圖像分割任務(wù)。對(duì)立學(xué)習(xí)策略的引入是本算法的關(guān)鍵改進(jìn)之一。在標(biāo)準(zhǔn)飛蛾優(yōu)化算法中初始種群通常采用隨機(jī)生成方式這種方式難以保證初始解的質(zhì)量可能導(dǎo)致算法需要較長(zhǎng)時(shí)間才能收斂到較優(yōu)解區(qū)域。對(duì)立學(xué)習(xí)的基本思想是對(duì)于搜索空間中的任意一個(gè)候選解同時(shí)考慮其對(duì)立解并選擇適應(yīng)度更優(yōu)的解進(jìn)入下一代種群。在算法初始化階段對(duì)于隨機(jī)生成的每個(gè)飛蛾個(gè)體計(jì)算其關(guān)于搜索空間中心對(duì)稱的對(duì)立個(gè)體位置然后評(píng)估原始個(gè)體和對(duì)立個(gè)體的Kapur熵值保留熵值更大的個(gè)體作為初始種群成員。這種對(duì)立學(xué)習(xí)初始化策略能夠顯著提高初始種群的質(zhì)量使算法從更優(yōu)的起始點(diǎn)開(kāi)始搜索加快收斂速度的同時(shí)降低陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)飛蛾優(yōu)化算法在迭代過(guò)程中個(gè)體容易越界的問(wèn)題本研究設(shè)計(jì)了一種邊界約束處理機(jī)制。當(dāng)飛蛾個(gè)體的某一維度超出預(yù)設(shè)的搜索空間邊界時(shí)傳統(tǒng)方法通常采用簡(jiǎn)單的邊界截?cái)嗷蚍磸棽呗赃@些方法可能導(dǎo)致個(gè)體聚集在邊界附近降低搜索效率。本算法采用基于邊界反射與隨機(jī)重置相結(jié)合的混合邊界處理策略對(duì)于輕微越界的個(gè)體采用反射機(jī)制將其映射回可行域內(nèi)對(duì)于嚴(yán)重越界的個(gè)體則在可行域內(nèi)隨機(jī)重新初始化該維度的值。這種混合邊界處理機(jī)制既保留了越界個(gè)體攜帶的部分有用信息又避免了個(gè)體過(guò)度聚集于邊界區(qū)域。在多閾值圖像分割實(shí)驗(yàn)中算法以圖像的灰度級(jí)范圍作為搜索空間飛蛾個(gè)體的每一維對(duì)應(yīng)一個(gè)分割閾值通過(guò)優(yōu)化Kapur熵來(lái)尋找最優(yōu)閾值組合實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)算法在峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似性和特征相似性等評(píng)價(jià)指標(biāo)上均優(yōu)于對(duì)比算法。3融合多種改進(jìn)策略的自適應(yīng)飛蛾優(yōu)化算法為全面提升飛蛾優(yōu)化算法的綜合性能本研究進(jìn)一步提出一種融合多種改進(jìn)策略的自適應(yīng)飛蛾優(yōu)化算法。該算法的第一項(xiàng)改進(jìn)是引入混沌映射來(lái)優(yōu)化初始種群的生成過(guò)程相比于傳統(tǒng)的均勻隨機(jī)分布混沌序列具有遍歷性、隨機(jī)性和規(guī)律性相統(tǒng)一的特點(diǎn)能夠使初始種群更加均勻地分布在整個(gè)搜索空間中提高算法對(duì)解空間的初始覆蓋率。本研究選用Tent混沌映射來(lái)生成初始種群Tent映射的計(jì)算簡(jiǎn)單且具有良好的混沌特性生成的種群分布比Logistic映射更加均勻。第二項(xiàng)改進(jìn)是對(duì)火焰數(shù)量更新機(jī)制的優(yōu)化。在標(biāo)準(zhǔn)飛蛾優(yōu)化算法中火焰數(shù)量隨迭代次數(shù)線性遞減這種固定的遞減模式難以適應(yīng)不同優(yōu)化問(wèn)題的特性。本算法提出一種非線性自適應(yīng)火焰數(shù)量調(diào)整策略在迭代初期保持較多的火焰數(shù)量以維持種群的多樣性和全局搜索能力在迭代中后期加速減少火焰數(shù)量以增強(qiáng)局部開(kāi)發(fā)能力?；鹧鏀?shù)量的變化曲線采用指數(shù)衰減形式通過(guò)調(diào)節(jié)衰減系數(shù)可以控制探索與開(kāi)發(fā)之間的轉(zhuǎn)換速度。第三項(xiàng)改進(jìn)是螺旋飛行路徑的動(dòng)態(tài)調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)算法中飛蛾圍繞火焰的螺旋飛行參數(shù)在整個(gè)優(yōu)化過(guò)程中保持固定本算法根據(jù)當(dāng)前迭代進(jìn)度動(dòng)態(tài)調(diào)整螺旋系數(shù)使飛蛾在早期能夠進(jìn)行大范圍的螺旋搜索在后期逐漸收緊螺旋路徑以精細(xì)化搜索當(dāng)前最優(yōu)區(qū)域。通過(guò)這些改進(jìn)策略的協(xié)同作用算法在保持結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔的同時(shí)顯著提升了收斂精度和魯棒性在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)和實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題上均取得了優(yōu)異的優(yōu)化效果。import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist def initialize_population_quantum(pop_size, dim, lb, ub): theta np.random.uniform(0, np.pi/2, (pop_size, dim)) alpha np.cos(theta) beta np.sin(theta) population lb (ub - lb) * (alpha ** 2) return population, theta def opposition_based_learning(population, lb, ub): opposite_pop lb ub - population return opposite_pop def levy_flight(dim, beta1.5): sigma_u (np.math.gamma(1beta)*np.sin(np.pi*beta/2)/(np.math.gamma((1beta)/2)*beta*2**((beta-1)/2)))**(1/beta) u np.random.randn(dim) * sigma_u v np.random.randn(dim) step u / (np.abs(v) ** (1/beta)) return step def kapur_entropy(image, thresholds): hist, _ np.histogram(image.flatten(), bins256, range(0,256), densityTrue) hist hist 1e-10 thresholds np.sort(np.concatenate([[0], thresholds, [255]])) entropy 0 for i in range(len(thresholds)-1): start, end int(thresholds[i]), int(thresholds[i1]) region_hist hist[start:end] region_sum np.sum(region_hist) if region_sum 0: normalized region_hist / region_sum entropy - np.sum(normalized * np.log(normalized 1e-10)) return entropy def quantum_rotation_gate(theta, delta_theta): new_theta theta delta_theta new_theta np.clip(new_theta, 0, np.pi/2) return new_theta def differential_rotation_angle(current, best, rand1, rand2, F0.5): delta F * (best - current) F * (rand1 - rand2) return delta * 0.1 def update_flames(sorted_pop, iteration, max_iter, initial_flames): flame_no int(np.round(initial_flames - iteration * (initial_flames - 1) / max_iter)) return max(flame_no, 1) def moth_flame_optimization(fitness_func, dim, lb, ub, pop_size30, max_iter100): population, theta initialize_population_quantum(pop_size, dim, lb, ub) opposite_pop opposition_based_learning(population, lb, ub) combined np.vstack([population, opposite_pop]) fitness_combined np.array([fitness_func(ind) for ind in combined]) indices np.argsort(fitness_combined)[::-1] population combined[indices[:pop_size]] fitness fitness_combined[indices[:pop_size]] flames population.copy() flame_fitness fitness.copy() best_solution flames[0].copy() best_fitness flame_fitness[0] convergence [] for t in range(max_iter): flame_no update_flames(flames, t, max_iter, pop_size) a -1 t * (-1) / max_iter for i in range(pop_size): for j in range(dim): if i flame_no: distance np.abs(flames[i, j] - population[i, j]) b 1 rand_t (a - 1) * np.random.rand() 1 population[i, j] distance * np.exp(b * rand_t) * np.cos(2 * np.pi * rand_t) flames[i, j] else: distance np.abs(flames[flame_no-1, j] - population[i, j]) b 1 rand_t (a - 1) * np.random.rand() 1 population[i, j] distance * np.exp(b * rand_t) * np.cos(2 * np.pi * rand_t) flames[flame_no-1, j] if np.random.rand() 0.1: population[i] levy_flight(dim) * 0.01 * (ub - lb) population[i] np.clip(population[i], lb, ub) fitness[i] fitness_func(population[i]) combined_flames np.vstack([flames[:flame_no], population]) combined_fitness np.concatenate([flame_fitness[:flame_no], fitness]) sorted_idx np.argsort(combined_fitness)[::-1] flames combined_flames[sorted_idx[:pop_size]] flame_fitness combined_fitness[sorted_idx[:pop_size]] if flame_fitness[0] best_fitness: best_fitness flame_fitness[0] best_solution flames[0].copy() convergence.append(best_fitness) return best_solution, best_fitness, convergence def kmeans_clustering(data, centers): distances cdist(data, centers) labels np.argmin(distances, axis1) return labels def clustering_fitness(centers, data, k): centers centers.reshape(k, -1) labels kmeans_clustering(data, centers) intra_dist 0 for i in range(k): cluster_points data[labels i] if len(cluster_points) 0: intra_dist np.sum((cluster_points - centers[i])**2) return -intra_dist if __name__ __main__: np.random.seed(42) data np.random.randn(200, 2) k 3 dim k * 2 lb, ub data.min() - 1, data.max() 1 fitness_func lambda x: clustering_fitness(x, data, k) best_centers, best_fit, conv moth_flame_optimization(fitness_func, dim, lb, ub, pop_size30, max_iter50) print(fBest fitness: {best_fit}) print(fCluster centers: {best_centers.reshape(k, -1)})如有問(wèn)題可以直接溝通