进化算法

遗传进化算法进行高效特征选择

在构建机器学习模型时，特征选择是一个关键的预处理步骤。使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此，我们需要从原始特征集中选择一个最优子集，以提高模型的泛化性能和效率。特征选择的目标是找到一个二元掩码向量，对应每个特征的保留(1)或剔除(0)。例如，对于10个特征，这个掩码向量可能是[1,0,1,1,0,0,1,0,1,0]。我们需要通过某种优化方法，寻找一个使目标函数(如模型的贝叶斯
广东数字化转型·2024-09-03 05:08

遗传算法与深度学习实战（7）——使用遗传算法解决N皇后问题

遗传算法与深度学习实战（7）——使用遗传算法解决N皇后问题0.前言1.N皇后问题2.解的表示3.遗传算法解决N皇后问题小结系列链接0.前言进化算法(EvolutionaryAlgorithm,EA)和遗传算法
盼小辉丶·2024-08-22 05:56

利用多目标粒子群优化（MOPSO）算法对全加器中的晶体管大小进行重新调整以达到功率优化：详细步骤与Python实现

本文将详细介绍如何使用一种称为多目标粒子群优化（MOPSO）的进化算法，重新调整晶体管的大小，以优化全加器中的功率。此外，我们还将提供Python代码实现，供读者参考和使用。
快撑死的鱼·2024-02-13 12:28

MATLAB：差分进化算法（Differential Evolution Algorithm，DE）求解基于移动边缘计算的任务卸载与资源调度（提供MATLAB代码）

一、优化模型介绍移动边缘计算中的计算卸载是一种将计算任务从设备卸载到边缘服务器的技术。它可以将计算量大的任务分配给计算资源充足的代理服务器进行处理，从而减轻设备的计算负担，延长设备的电池寿命，并满足业务时延需求。计算卸载的过程一般包括以下几个步骤：任务划分：将计算任务划分为多个子任务，以便在边缘服务器上并行处理。任务调度：根据任务的特性和边缘服务器的资源情况，选择合适的边缘服务器来执行任务。数据传
优化算法MATLAB与Python·2024-02-13 12:27

多目标优化（Python）：多目标粒子群优化算法（MOPSO）求解ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6（提供Python代码）

一、多目标粒子群优化算法多目标粒子群优化算法（MOPSO）是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。它基于粒子群优化算法（PSO），通过引入多个目标函数和非支配排序来处理多目标问题。
优化算法MATLAB与Python·2024-02-13 12:57

遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 详解与实现

文章目录基本思想基本概念基本操作算法基本步骤代码实现参考文献基本思想遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则，它最初由美国
安替-AnTi·2024-02-06 10:31

论文阅读：An interactive method for surrogate-assisted multi-objective evolutionary algorithms

Aninteractivemethodforsurrogate-assistedmulti-objectiveevolutionaryalgorithms辅助代理多目标进化算法的交互式方法作者：DinhNguyenDuc
还是要努力呀！·2024-02-03 09:17

粒子群优化算法简介

04编程实现05高级特性约束处理多目标优化混沌搜索群体拓扑结构自适应参数调整06总结重要参考文献粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，简称PSO）是一种用于求解连续优化问题的进化算法
月下香·2024-02-01 22:13

SHADE和SaDE跑CEC2017测试集

SHADE和SaDE跑CEC2017测试集对比图，并分别连续运行30次并且输出最优值，最差值，平均值，标准差基于成功历史的参数自适应差分进化算法(SHADE)是经典的差分进化变体，该论文发表于2013年
树洞优码·2024-01-29 06:09

自适应差分进化算法(SaDE)优化BP神经网络

自适应差分进化算法(SaDE)优化BP神经网络自适应差分进化算法(SaDE)可以用于优化神经网络中的参数，包括神经网络的权重和偏置。
树洞优码·2024-01-29 06:09

基于差分进化算法的移动边缘计算的任务卸载与资源调度（提供MATLAB代码）

一、优化模型介绍移动边缘计算的任务卸载与资源调度是指在移动设备和边缘服务器之间，将部分计算任务从移动设备卸载到边缘服务器，并合理分配资源以提高系统性能和降低能耗。在本文所研究的区块链网络中，优化的变量为：挖矿决策（即m）和资源分配（即p和f），目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为：max⁡m,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:p
IT猿手·2024-01-27 17:47

基于差分进化算法（Differential Evolution Algorithm，DE）的移动边缘计算的任务卸载与资源调度研究（提供MATLAB代码）

一、优化模型介绍移动边缘计算的任务卸载与资源调度是指在移动设备和边缘服务器之间，将部分计算任务从移动设备卸载到边缘服务器，并合理分配资源以提高系统性能和降低能耗。在本文所研究的区块链网络中，优化的变量为：挖矿决策（即m）和资源分配（即p和f），目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为：max⁡m,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:p
IT猿手·2024-01-27 08:59

基于差分进化算法的移动边缘计算 （MEC） 的资源调度分配优化（提供MATLAB代码）

一、优化模型简介在所研究的区块链网络中，优化的变量为：挖矿决策（即m）和资源分配（即p和f），目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为：max⁡m,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:pmin⁡≤pi≤pmax⁡,∀i∈N′C3:fmin⁡≤fi≤fmax⁡,∀i∈N′C4:∑i∈N′fi≤ftotalC5:FMSP≥0C6:Tit+
优化算法MATLAB与Python·2024-01-26 04:49

差分进化算法求解基于移动边缘计算 （MEC） 的无线区块链网络的联合挖矿决策和资源分配（提供MATLAB代码）

一、优化模型介绍在所研究的区块链网络中，优化的变量为：挖矿决策（即m）和资源分配（即p和f），目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为：max⁡m,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:pmin⁡≤pi≤pmax⁡,∀i∈N′C3:fmin⁡≤fi≤fmax⁡,∀i∈N′C4:∑i∈N′fi≤ftotalC5:FMSP≥0C6:Tit+
IT猿手·2024-01-25 07:26

思维训练营 笔记3

反馈学习注意事项：1）从自己的经验中学习；2）模仿，向成功者学习；3）进化算法，物竞天择，适者生存。适应性学习的共同陷阱是短视，只注重眼前的机会和威胁，而忽略了未来的机会和威胁。
享受孤独的猫·2024-01-24 09:00

2024年美赛数学建模思路 - 案例：粒子群算法

粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）是一种模仿鸟群、鱼群觅食行为发展起来的一种进化算法。其概念简单易于编程实现且运行效率高、参数相对较少，
建模君A·2024-01-24 09:16

2024美赛数学建模思路 - 案例：粒子群算法

粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）是一种模仿鸟群、鱼群觅食行为发展起来的一种进化算法。其概念简单易于编程实现且运行效率高、参数相对较少，
建模君Assistance·2024-01-24 01:16

2024年美国大学生数学建模思路 - 案例：粒子群算法

粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）是一种模仿鸟群、鱼群觅食行为发展起来的一种进化算法。其概念简单易于编程实现且运行效率高、参数相对较少，
m0_71450098·2024-01-23 23:06

Hardware-Aware-Transformers开源项目笔记

文章目录Hardware-Aware-Transformers开源项目笔记开源项目背景知识nas进化算法进化算法代码示例开源项目EvolutionarySearch1生成延迟的数据集2训练延迟预测器3使延时约束运行搜索算法
清风2022·2024-01-20 19:14

卢悦丹：对付拖延，算法告诉你需要成长思维

1、所谓进化算法过去我的学习和工作，与算法接触很多，细细思考总结了一下，原来所有的算法都有一个最简单的逻辑，那就是积分和迭代。所有的智能学习算法，和大部分普通算法，都可以由这两个关键字搞定！
卢悦丹拖延症·2024-01-19 20:24

CMA-ES 算法初探

1进化算法在学习最优模型参数的时候，梯度下降并不是唯一的选择。在我们不知道目标函数的精确解析或者不能直接计算梯度的情况下，进化算法是有效的。
UQI-LIUWJ·2024-01-18 02:47

【智能优化算法】协方差矩阵自适应进化算法CMAES附matlab代码

其中，协方差矩阵自适应进化算法(CovarianceMatrixAdaptationEvolutionStrategy，简称CMA-ES)是一种高效的优化算法。本文将详细介绍CMA-ES算法
前程算法matlab屋·2024-01-18 02:45

基于强化学习的机器人路径寻优

二、使用差分进化算法辨识逆运动学的解三、基于强化学习的机械臂末端运动四、代码五、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：记录以前上课时学习的一些知识本文需要掌握的一些前置知识：1.机器人的D-H
kk的blog;·2024-01-16 22:53

## 混沌大学——2019年度大课笔记

混沌大学——2019年度大课笔记【主题】哲科摇滚·点亮创新6月22日——科学点亮创新·达尔文进化论Part1：进化算法【关键词】生命、破界【开场白】创新发展：人口红利、互联网红利、全球化红利可能都将消失殆尽
胡一凡_非暴教练·2024-01-16 10:14

【BP回归预测】基于差分进化算法优化BP神经网络实现数据预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍1.概述BP神经网络是一种常用的前馈神经网络，具有强大的非线性映射能力，广泛应用于模式识别、数据预测等
Matlab科研辅导帮·2024-01-14 16:55

CEC2017（Python）：六种算法（PSO、DBO、HHO、SSA、DE、HHO）求解CEC2017

一、6种算法简介1、粒子群优化算法PSO2、蜣螂优化算法DBO3、哈里斯鹰优化算法HHO4、麻雀搜索算法SSA5、差分进化算法DE6、哈里斯鹰优化算法HHO二、CEC2017简介参考文献：[1]Awad
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:59

131基于matlab的差分进化算法优化K均值聚类问题

基于matlab的差分进化算法优化K均值聚类问题，可调整K参数得到最佳聚类结果。输出聚类可视化图和优化迭代曲线。可替换自己的数据，程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2024-01-13 07:04

手推差分进化算法（多目标函数）

importnumpyasnpimporttime#定义目标函数（这里以一个简单的二维函数为例）defobjective_function(x):returnx[0]**2+x[1]**2#差分进化算法
Ling_Ze·2024-01-13 06:26

经典算法-遗传算法的python实现

遗传规划算法（GeneticProgramming，简称GP）作为进化算法的一种，通过演化生成程序或模型来解决问题。使用Python语言实现一个遗传算法。LLM大模型相关文章
Alex_StarSky·2024-01-08 18:53

【路径规划】基于人工蜂群和进化算法的移动机器人路径规划附matlab代码

1简介研究机器人路径规划优化问题,机器人工作环境复杂,运动路径上存在许多障碍物.针对提高机器人安全导航性能问题,传统群智能算法存在早熟,搜索效率低等难题,难以获得全局最优路径.为了获得最优机器人运动路径,避免碰撞的发生,提出了一种人工蜂群算法的机器人路径规划方法.首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后机器人路径规划目标点作为蜜源,最后蜂群之间信息交换,协作搜索最优机器人运动路径.结果表明,人
matlab科研助手·2024-01-07 21:02

遗传算法GA和进化算法ES

从几篇博客里摘抄了笔记：适合初学者带了实现代码CMA-ES这两个算法都是用进化理论来解决复杂的问题.遗传算法是进化算法的一个分支.它将达尔文的进化理论搬进了计算机.遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm
臻甄·2024-01-07 19:45

PBIL算法原理及简单实例通过MATLAB实现（进化算法）

PBIL算法由美国卡耐基梅隆大学的Baluja在1994年提出，该算法被公认是最早的分布估计算法模型.经典案例：利用PBIL算法解决二进制编码的优化问题.问题描述：假设当前种群有20个个体，每个个体中有三个变量，每个变量由一个长度为20的二进制串表示，求解经过1000次进化后每个变量存在的最优二进制串分析：算法流程图：初始部分：第一步：生成初始种群因为每个变量中每个二进制串都是由0或1组成的，所以
basketball616·2024-01-06 23:20

多目标进化算法(二)——非支配排序/NSGA-II

多目标进化算法(二)——非支配排序/NSGA-II上一节阐述了多目标优化问题及相关的基础知识。并且举例说明了什么是Pareto最优解，也叫非支配解或非劣解。
阿祖_in_coding·2024-01-05 17:22

CEC2017（Python）：差分进化算法DE求解CEC2017

一、CEC2017简介参考文献：[1]Awad,N.H.,Ali,M.Z.,Liang,J.J.,Qu,B.Y.,&Suganthan,P.N.(2016).“ProblemdefinitionsandevaluationcriteriafortheCEC2017specialsessionandcompetitiononsingleobjectivereal-parameternumerical
IT猿手·2024-01-01 18:57

CEC2017（Python）：五种算法（DE、RFO、OOA、PSO、GWO）求解CEC2017

一、5种算法简介1、差分进化算法DE2、红狐优化算法RFO3、鱼鹰优化算法OOA4、粒子群优化算法PSO5、灰狼优化算法GWO二、CEC2017简介参考文献：[1]Awad,N.H.,Ali,M.Z.,
IT猿手·2023-12-30 05:40

CEC2017（Python）：五种算法（PSO、RFO、SSA、DE、HHO）求解CEC2017

一、5种算法简介1、粒子群优化算法PSO2、红狐优化算法RFO3、麻雀搜索算法SSA4、差分进化算法DE5、哈里斯鹰优化算法HHO二、CEC2017简介参考文献：[1]Awad,N.H.,Ali,M.Z
IT猿手·2023-12-30 05:40

遗传算法(GA)

(1)遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则，它最初由美国Michigan大学的J.Holland教授于1967年提出
LLAYGDD·2023-12-29 08:40

新奇性搜索（Novelty Search，NS）

新奇性搜索（NoveltySearch，NS）是一种基于进化算法的搜索优化方法，它通过追求新颖性来引导进化过程，而不是仅仅追求目标函数的优化。这种方法的灵感来自于自然进化中的创新和多样性。
步子哥·2023-12-26 13:38

资源受限项目调度问题的求解：蜜蜂与差分进化算法

资源受限项目调度问题的求解：蜜蜂与差分进化算法项目调度问题是管理和优化项目进程的重要任务之一。在资源受限的情况下，如何合理地分配和调度项目资源，以最大化效率和完成时间，是一个具有挑战性的问题。
ByteWhiz·2023-12-23 04:21

【MATLAB第85期】基于MATLAB的2023年智能进化算法/元启发式算法合集（持续更新）

【MATLAB第85期】基于MATLAB的2023年智能进化算法/元启发式算法合集（持续更新）1.海象进化算法（WalrusOptimizationAlgorithm）作者：PavelTrojovskýandMohammadDehghani2
随风飘摇的土木狗·2023-12-21 13:41

进化算法（遗传算法）

遗传算法概述遗传算法(GA)是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。基本操作:(1)选择。
kaka_hikun·2023-12-21 07:31

机器学习之神经结构搜索（Neural Architecture Search，NAS）

通常，这个搜索过程可以通过强化学习、进化算法、遗传算法或其他优化方法来完成。神经结构搜索的目标是提高神经网络的性能，减少人工设计网络结构的工作量，并提高模型的泛化能力。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-19 08:14

【计算智能】粒子群算法-非线性函数极值寻优

非线性函数极值寻优粒子群算法算法的介绍算法的基本原理算法的基本流程粒子群算法算法的介绍粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(ParticleSwarmOptimization)，缩写为PSO，是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart等开发的一种新的进化算法
荔枝酱·2023-12-18 16:33

3易懂AI深度学习算法:长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）生成对抗网络 优化算法进化算法

继续写：https://blog.csdn.net/chenhao0568/article/details/134920391?spm=1001.2014.3001.55021.https://blog.csdn.net/chenhao0568/article/details/134931993?spm=1001.2014.3001.55022.https://blog.csdn.net/chen
小黄人软件·2023-12-15 16:31

智能优化算法应用：基于差分进化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用：基于差分进化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于差分进化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析
智能算法研学社（Jack旭）·2023-12-15 05:31

基于回溯搜索优化算法的WSN覆盖优化

参考文献一、理论基础1、回溯搜索优化算法回溯搜索优化算法(BacktrackingSearchOptimizationAlgorithm,BSA)是Civicioglu在2013年提出的一种求解优化问题的进化算法
心️升明月·2023-11-30 02:33

Particle Swarm Optimization粒子群优化算法（PSO算法）概念及实战

ParticleSwarmOptimization粒子群算法（PSO算法）定义粒子群算法，又称粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法
LeyoBiang·2023-11-26 22:09

基于差分进化优化的机器人路径规划算法

在机器人路径规划领域，差分进化算法也被广泛应用。本文将介绍一种基于差分进化优化的机器人路径规划算法，并提供相应的MATLAB代码。
幻想之境的探索·2023-11-26 13:20

DE算法简介

百科定义：差分进化算法(DifferentialEvolutionAlgorithm，DE)是一种高效的全局优化算法。它也是基于群体的启发式搜索算法，群中的每个个体对应一个解向量。
bug别找我·2023-11-25 18:58

python进化算法工具箱_基于DEAP库的Python进化算法从入门到入土—(二)简单遗传算法实现...

前言在上一篇中，我们已经介绍了如何在DEAP中实现进化算法的基本操作，在这一篇中我们试图将各个操作组装起来，用进化算法解决一个简单的一元函数寻优问题。
weixin_39738380·2023-11-25 03:49
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