优化求解

海洋捕食者算法(MPA)是一种自然启发式的优化算法,它遵循在最佳觅食策略中自然支配的规则,并且在海洋生态系统中遇到捕食者与猎物之间的速率策略。% A. Faramarzi, M. Heidarinejad, S. Mirjalili, A.H. % DOI: doi.org/10...

蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm)是由Seyedali Mirjalili在2015年提出的一种新兴群智能算法。Reynoldz指出三个关于蜂群体行为准则：分离度、对齐度与聚合度。分离度是指相邻个体间保持适当距离，以免碰撞；对齐度是指速度和方向与相邻个体对齐；聚合...

1 智能电网的定义 智能电网是以物理电网为基础将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网 1.1 硬件基础：电网和建立在集成的、高速双向通信网络。 1.2 软件基础：智能的控制技术，是指诊断电网状态，防止供电中断，改善电能...

1.1 觅食行为  　指鱼循着食物多的方向游动的一种行为，人工鱼X i X_iXi​在其视野内随机选择一个状态X j X_jXj​，分别计算它们的目标函数值进行比较，如果发现Y j Y_jYj​比Y i Y_iYi​优（Y j Y_jYj​和Y i Y_iYi​分别为X j X_...

粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(...

1 局部领域搜索 又称爬山启发式算法，从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值(即山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。它是禁忌搜索的基础，TS算法是在其上改进而来。1.1 优点...

Cost = [1.8, 1.3, 4.0, 3.5,3.8,2.6,2.

粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(...

1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于...

遗传算法的应用步骤 遗传算法GA是基于进化和遗传理论而提出来的全局寻优方法。 简单遗传算法解决问题的基本步骤如下： （1）初始化：随机生成N个个体作为初始群体P(0)，该种群就是目标函数可行解的一个集合。设置进化代数计数器归零，设置最大进化代数iter_max； （2）个体评价：...

粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(...

%主程序.m,直接运行主程序就可以得到一次结果，b_value是收敛图线（公告最优值）.%x,y;xa,ya分别代表初始鱼群分布和最终鱼群分布，best_num是当前解域最有人工鱼群数目.if dstc(afs{i},best_af)<0.bafs.bafs.%foo.

1.1 觅食行为  　指鱼循着食物多的方向游动的一种行为，人工鱼X i X_iXi​在其视野内随机选择一个状态X j X_jXj​，分别计算它们的目标函数值进行比较，如果发现Y j Y_jYj​比Y i Y_iYi​优（Y j Y_jYj​和Y i Y_iYi​分别为X j X_...

粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(...

1 智能电网的定义 智能电网是以物理电网为基础将现代先进的传感测量技术、通讯技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网 1.1 硬件基础：电网和建立在集成的、高速双向通信网络。 1.2 软件基础：智能的控制技术，是指诊断电网状态，防止供电中断，改善电能...

飞蛾扑火优化(Moth-flame optimization，MFO)，由Seyedali Mirjalili在2015年提出，为优化领域提供了一种新的启发式搜索范式：螺旋搜索。飞蛾在夜间有一种特殊的导航方式：横向定向。即它会与月亮(光源)保持一定的角度飞行，从而能够保持直线的飞行...

1.MVO基本概念 MVO算法的思想启发于物理学中多元宇宙理论,通过对白/黑洞(宇宙)和虫洞等概念及其相互作用机理的数学化描述实现待优化问题的求解。虫洞：连结白洞和黑洞的多维时空隧道，将个体传送到宇宙的任意角落，甚至是从一个宇宙到另一个宇宙，而多元宇宙通过白洞、黑洞、虫洞相互作用...

1 蚁群算法的提出 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、...

万有引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）是由伊朗克曼大学的Esmat Rashedi等人于2009年所提出的一种新的启发式优化算法，其源于对物理学中的万有引力进行模拟产生的群体智能优化算法。万有引力搜索算法GSA的原理是通过将搜索粒...

实际生活需求促进了最优化方法的发展。近半个多世纪以来，由于传统优化方法的不足，一些具有全局优化性能且通用性强的进化算法，因其高效的优化性能、无需问题精确描述信息等优点，受到各领域广泛的关注和应用。其中产生最早也最具代表性的进化算法是20世纪70年代源于达尔文自然选择学说和孟德尔遗...