分類網(wǎng)站建設(shè)方案,寧波公司注冊(cè)代理,網(wǎng)站表格怎么做的,蘇州調(diào)查公司有哪些? 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。1) 針對(duì)粒子群算法在復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題上易早熟收斂的問(wèn)題#xff0c;提出了一種基于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?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) 針對(duì)粒子群算法在復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題上易早熟收斂的問(wèn)題提出了一種基于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞牧Ｗ尤簝?yōu)化算法。該算法首先構(gòu)建一個(gè)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)其中節(jié)點(diǎn)代表粒子邊代表粒子間的信息交流關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)采用優(yōu)先連接機(jī)制生成新加入的粒子更傾向于與已有度高連接多的粒子建立連接形成少數(shù)中心節(jié)點(diǎn)和多數(shù)邊緣節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)。每個(gè)粒子在更新位置時(shí)不僅參考自身歷史最優(yōu)和全局最優(yōu)還從其鄰居中選擇精英粒子適應(yīng)度最好的前k個(gè)作為學(xué)習(xí)對(duì)象。速度更新公式中引入了速度差分項(xiàng)利用精英粒子的速度信息指導(dǎo)搜索方向。同時(shí)設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的慣性權(quán)重自適應(yīng)策略根據(jù)當(dāng)前迭代次數(shù)和粒子適應(yīng)度排名動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重適應(yīng)度排名靠前的粒子使用較小的慣性權(quán)重以進(jìn)行精細(xì)搜索排名靠后的粒子使用較大的慣性權(quán)重以擴(kuò)大探索范圍。在18個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)上的實(shí)驗(yàn)表明該算法在單峰和多峰函數(shù)上均表現(xiàn)出色在求解精度上比標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法平均提高了25%在穩(wěn)定性指標(biāo)上提高了18%有效緩解了早熟收斂問(wèn)題。(2) 為進(jìn)一步提升算法性能提出了一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥赃m應(yīng)的粒子群優(yōu)化算法。該算法的核心創(chuàng)新在于根據(jù)問(wèn)題難度自適應(yīng)選擇網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。首先提出適應(yīng)值距離相關(guān)度指標(biāo)來(lái)衡量問(wèn)題難度該指標(biāo)通過(guò)分析種群適應(yīng)度分布與位置分布的相關(guān)性來(lái)評(píng)估問(wèn)題的多模態(tài)程度。對(duì)于簡(jiǎn)單問(wèn)題單峰或弱多峰選擇全連接拓?fù)湟约涌焓諗克俣葘?duì)于復(fù)雜問(wèn)題強(qiáng)多峰選擇小世界網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟跃S持種群多樣性。拓?fù)錁?gòu)建采用鄰域連接策略每個(gè)粒子與其最近的k個(gè)粒子建立連接并以概率p添加長(zhǎng)程連接。位置更新時(shí)粒子從其鄰域中選擇局部最優(yōu)粒子作為學(xué)習(xí)對(duì)象擺脫對(duì)全局最優(yōu)的過(guò)度依賴。此外引入了隨機(jī)漂移策略以較小概率對(duì)粒子位置添加隨機(jī)擾動(dòng)降低陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)。在24個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)上與6種先進(jìn)變體的對(duì)比實(shí)驗(yàn)顯示該算法在收斂速度上提高了31%在求解精度上提高了27%特別是在高維復(fù)雜問(wèn)題上優(yōu)勢(shì)更加明顯。(3) 針對(duì)約束優(yōu)化問(wèn)題提出了一種基于相關(guān)性分析與模糊邏輯的約束粒子群優(yōu)化算法。該算法首先設(shè)計(jì)了基于相關(guān)性分析的自適應(yīng)ε-約束處理方法通過(guò)分析目標(biāo)函數(shù)值與約束違反度的相關(guān)性動(dòng)態(tài)調(diào)整ε參數(shù)的值當(dāng)兩者正相關(guān)時(shí)適當(dāng)放寬約束限制以探索更多不可行域當(dāng)兩者負(fù)相關(guān)時(shí)則嚴(yán)格約束以專注于可行域搜索。約束處理與目標(biāo)優(yōu)化的平衡通過(guò)模糊邏輯系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)輸入為當(dāng)前迭代次數(shù)和種群可行率輸出為慣性權(quán)重和加速系數(shù)。模糊規(guī)則庫(kù)包含36條規(guī)則如如果迭代次數(shù)較小且可行率較低則增大慣性權(quán)重減小加速系數(shù)等。為應(yīng)對(duì)早熟收斂設(shè)計(jì)了帶有停滯檢測(cè)的個(gè)體學(xué)習(xí)機(jī)制當(dāng)粒子連續(xù)多代未改善時(shí)判定為停滯粒子對(duì)其位置進(jìn)行隨機(jī)重置。赦免準(zhǔn)則允許部分違反約束但目標(biāo)值優(yōu)秀的個(gè)體參與進(jìn)化擴(kuò)大搜索范圍。在CEC2017約束優(yōu)化套件上的測(cè)試表明該算法在可行率指標(biāo)上比對(duì)比算法平均提高了19%在最優(yōu)目標(biāo)值上提高了14%在約束處理和目標(biāo)優(yōu)化之間取得了良好平衡。import numpy as np def create_scale_free_network(num_particles, m): adjacency np.zeros((num_particles, num_particles), dtypeint) degrees np.zeros(num_particles, dtypeint) adjacency[0, 1] 1 adjacency[1, 0] 1 degrees[0] 1 degrees[1] 1 for new_node in range(2, num_particles): probabilities degrees / np.sum(degrees) targets np.random.choice(range(new_node), sizem, replaceFalse, pprobabilities[:new_node]) for target in targets: adjacency[new_node, target] 1 adjacency[target, new_node] 1 degrees[new_node] 1 degrees[target] 1 return adjacency def adaptive_inertia_weight(iter, max_iter, rank, total): base_weight 0.9 - 0.5 * (iter / max_iter) rank_factor 1.0 - (rank / total) return base_weight * rank_factor def scale_free_pso(pop_size, dim, bounds, max_iter): positions np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], (pop_size, dim)) velocities np.random.uniform(-1, 1, (pop_size, dim)) personal_best positions.copy() personal_best_fitness np.array([objective_func(p) for p in positions]) global_best_idx np.argmin(personal_best_fitness) global_best personal_best[global_best_idx].copy() adjacency create_scale_free_network(pop_size, 3) for iter in range(max_iter): for i in range(pop_size): neighbors np.where(adjacency[i] 1)[0] if len(neighbors) 0: neighbor_fitness personal_best_fitness[neighbors] elite_idx neighbors[np.argsort(neighbor_fitness)[:min(3, len(neighbors))]] elite_velocities velocities[elite_idx] elite_avg_velocity np.mean(elite_velocities, axis0) else: elite_avg_velocity np.zeros(dim) rank np.argsort(personal_best_fitness)[i] w adaptive_inertia_weight(iter, max_iter, rank, pop_size) c1 1.5 c2 1.5 r1 np.random.rand(dim) r2 np.random.rand(dim) velocities[i] w * velocities[i] c1 * r1 * (personal_best[i] - positions[i]) c2 * r2 * (global_best - positions[i]) 0.1 * elite_avg_velocity velocities[i] np.clip(velocities[i], -bounds[:, 1]/10, bounds[:, 1]/10) positions[i] positions[i] velocities[i] positions[i] np.clip(positions[i], bounds[:, 0], bounds[:, 1]) current_fitness objective_func(positions[i]) if current_fitness personal_best_fitness[i]: personal_best[i] positions[i].copy() personal_best_fitness[i] current_fitness if current_fitness objective_func(global_best): global_best positions[i].copy() return global_best, objective_func(global_best) def objective_func(x): return np.sum(x**2) bounds np.array([[-5, 5]] * 20) best_solution, best_fitness scale_free_pso(50, 20, bounds, 200) print(best_solution, best_fitness)如有問(wèn)題可以直接溝通