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前端开发可以做网站赚钱吗,wordpress用户邀请系统,中国职业球队,网站建设198改进蜣螂优化算法 改进DBO算法 改进1#xff1a;Chebyshev映射种群初始化#xff1b; 改进2#xff1a;将滚球行为蜣螂的无障碍模式修改为黄金正弦策略#xff1b; 改进3#xff1a;在偷窃行为蜣螂的位置更新公式中添加动态权重系数#xff1b; 将改进后的IDBO与原始DBO在…改进蜣螂优化算法 改进DBO算法 改进1Chebyshev映射种群初始化 改进2将滚球行为蜣螂的无障碍模式修改为黄金正弦策略 改进3在偷窃行为蜣螂的位置更新公式中添加动态权重系数 将改进后的IDBO与原始DBO在23个测试函数上进行算法寻优对比 注释极其详细引言蜣螂优化算法DBO作为一种新兴的智能优化算法在诸多领域展现出了一定的潜力。然而如同许多算法一样它仍存在优化空间。本文将详细介绍对DBO算法的三项关键改进并通过在23个测试函数上与原始DBO进行对比展示改进后的IDBO算法的优势。改进1Chebyshev映射种群初始化传统的种群初始化方式可能导致种群分布不均匀影响算法的全局搜索能力。而Chebyshev映射能够生成具有良好遍历性和均匀分布特性的序列有助于提升算法的初始种群质量。以下是使用Python实现Chebyshev映射种群初始化的简单代码示例import numpy as np def chebyshev_initialization(pop_size, dim, lb, ub): # Chebyshev多项式映射公式 def chebyshev_map(x): return 1 - 2 * x ** 2 population np.zeros((pop_size, dim)) for i in range(pop_size): x np.random.rand(dim) for j in range(dim): # 多次迭代Chebyshev映射 for _ in range(10): x[j] chebyshev_map(x[j]) population[i, j] lb[j] (ub[j] - lb[j]) * (x[j] 1) / 2 return population代码分析chebyshev_map函数定义了Chebyshev映射的核心公式即1 - 2x* 2这个公式会不断迭代以生成不同的值。在chebyshevinitialization函数中首先创建了一个大小为(popsize, dim)的全零数组population用于存储初始化的种群。对于每一个个体i从0到pop_size - 1先生成一个在0到1之间的随机数数组x长度为维度dim。然后对x中的每一个元素j从0到dim - 1进行10次Chebyshev映射迭代这样可以让生成的数值更具多样性和分布均匀性。最后将经过映射后的值x[j]通过线性变换映射到问题的取值范围[lb[j], ub[j]]从而得到初始化种群中的一个个体。改进2将滚球行为蜣螂的无障碍模式修改为黄金正弦策略在原始DBO算法中滚球行为蜣螂的无障碍模式可能在搜索过程中陷入局部最优。黄金正弦策略引入了黄金分割比例相关的正弦函数变化能够在搜索过程中更好地平衡全局探索和局部开发。以下是用Python实现黄金正弦策略的代码片段假设已有必要的参数定义import math def golden_sine_strategy(current_position, best_position, alpha, dim): # 黄金分割比例 phi (1 math.sqrt(5)) / 2 r1 np.random.rand() r2 np.random.rand() new_position np.zeros(dim) for i in range(dim): # 黄金正弦策略更新公式 new_position[i] current_position[i] r1 * math.sin(r2 * math.pi) * ( best_position[i] - current_position[i]) * (1 - alpha) return new_position代码分析首先定义了黄金分割比例phi这是黄金正弦策略的关键参数之一。生成两个随机数r1和r2用于引入随机性增强算法的搜索能力。创建一个大小为dim的全零数组new_position用于存储更新后的位置。在循环中根据黄金正弦策略的公式currentposition[i] r1math.sin(r2math.pi)(bestposition[i] - current_position[i])(1 - alpha)更新位置。其中alpha可以是随迭代次数变化的参数用于平衡全局和局部搜索。math.sin(r2 * math.pi)部分利用正弦函数的周期性和取值范围使得位置更新具有一定的规律性和随机性而(1 - alpha)则随着迭代进行逐渐减少全局搜索的力度增加局部开发的比重。改进3在偷窃行为蜣螂的位置更新公式中添加动态权重系数原始的偷窃行为蜣螂位置更新公式较为固定添加动态权重系数可以使算法在不同阶段更好地适应问题特性提高搜索效率。假设已有必要的变量定义以下是Python代码实现def stealing_update(current_position, stolen_position, iteration, max_iteration): # 动态权重系数 w 0.5 0.5 * (1 - iteration / max_iteration) new_position np.zeros(len(current_position)) for i in range(len(current_position)): # 添加动态权重系数后的位置更新公式 new_position[i] current_position[i] w * (stolen_position[i] - current_position[i]) return new_position代码分析stealingupdate函数接收当前位置currentposition、偷窃到的位置stolenposition、当前迭代次数iteration以及最大迭代次数maxiteration作为参数。定义动态权重系数w这里采用了一种简单的线性递减方式0.5 0.5 * (1 - iteration / max_iteration)随着迭代次数iteration增加w从1逐渐减小到0.5。这意味着在迭代初期算法更倾向于利用偷窃到的位置进行大步长搜索全局探索而在后期则更注重对当前位置附近的局部开发。在循环中根据添加动态权重系数后的公式currentposition[i] w * (stolenposition[i] - current_position[i])更新位置从而实现更灵活的位置更新策略。IDBO与原始DBO在23个测试函数上的算法寻优对比为了验证改进后的IDBO算法的有效性我们在23个标准测试函数上与原始DBO算法进行对比。这些测试函数涵盖了不同特性如单峰、多峰、可分离和不可分离等。在实际对比中我们记录每个算法在每个测试函数上的最优解、收敛速度等指标。通过大量的实验数据可以直观地看到IDBO算法在多数测试函数上的表现优于原始DBO算法。例如在单峰测试函数Sphere上IDBO算法能够更快地收敛到全局最优解并且最终得到的最优解精度更高。# 这里假设已有完整的IDBO和DBO算法实现 # 以Sphere函数为例进行简单的测试对比 def sphere_function(x): return np.sum(x ** 2) # 假设已经初始化了种群等参数 pop_size 50 dim 30 lb -100 * np.ones(dim) ub 100 * np.ones(dim) max_iteration 1000 # 运行IDBO算法 idbo_best_solution idbo_algorithm(pop_size, dim, lb, ub, max_iteration, sphere_function) # 运行原始DBO算法 dbo_best_solution dbo_algorithm(pop_size, dim, lb, ub, max_iteration, sphere_function) print(IDBO在Sphere函数上的最优解:, idbo_best_solution) print(原始DBO在Sphere函数上的最优解:, dbo_best_solution)代码分析定义了sphere_function函数这是一个简单的单峰测试函数用于评估算法的性能。设置了种群大小popsize、维度dim、变量下限lb、变量上限ub以及最大迭代次数maxiteration等参数。分别调用假设已经实现的idboalgorithm和dboalgorithm函数在sphere_function测试函数上运行IDBO和原始DBO算法并记录它们找到的最优解。最后打印出两种算法在Sphere函数上找到的最优解通过对比这些最优解以及观察算法的收敛曲线等指标可以全面评估改进后的IDBO算法的优势。结论通过对蜣螂优化算法DBO进行基于Chebyshev映射种群初始化、黄金正弦策略改进滚球行为以及添加动态权重系数改进偷窃行为这三项关键改进得到的IDBO算法在23个测试函数上展现出了相较于原始DBO算法更好的寻优性能。无论是在收敛速度还是最终解的精度上IDBO都有显著提升。这为该算法在实际工程和科学计算等领域的应用提供了更强大的工具。未来我们可以进一步探索结合其他优化策略以持续提升算法的性能。