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智能优化算法

发布时间：2023-04-22 08:01:17 稿源：创意岭阅读： 53

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于智能优化算法的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、智能优化算法生成的解一直都不太好怎么办
2、智能优化算法：蝠鲼觅食优化算法
3、现在哪些智能优化算法比较新
4、多目标智能优化算法及其应用的序言

智能优化算法

一、智能优化算法生成的解一直都不太好怎么办

首先，你可以检查一下智能优化算法的输入数据，看看有没有什么地方偏差。如果输入数据有误，可以尝试修改输入数据来获得更好的结果。

此外，你还可以通过更改优化算法的参数来改善结果。例如，如果你发现算法中的某些步骤不太适合你的任务，可以尝试更改相应的参数，以便获得更好的结果

二、智能优化算法：蝠鲼觅食优化算法

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摘要：蝠鲼觅食优化 (Manta ray foraging optimization，

MRFO)是由 Zhao 等，在 2019 年提出的新型智能仿生群体算法。具有寻优能力强，收敛快的特点。

该算法是模仿蝠鲼在海洋中的觅食过程，针对不同捕食策略进行数学建模，对蝠鲼个体位置更新的方式进行数学描述，从而实现在复杂解空间中对最优解的搜索。由于位置更新方式的独特性，MRFO 的求解精度与鲁棒性相比于传统群体智能仿生算法也有显著的提升。MRFO 可描述为 3 种觅食行为，包括链式觅食、螺旋觅食以及翻滚觅食。

链式捕食过程中，蝠鲼种群从头到尾排成一条捕食链。蝠鲼个体下一位置的移动方向与步长是由当前最优解与前一个体位置共同决定。该种位置更新方式数学模型如下:

式中，表示第代、第个个体在维上的位置;r表示在［0，1］上均匀分布的随机数; 表示第代最优个体在第维上的位置; 表示个体数量。

当蝠鲼个体发现某猎物之后，其会采用螺旋的方式向其靠近。MRFO 中蝠鲼个体由于链式捕食方式的存在，其在向当前解螺旋移动的过程中，同样还受到前一个个体的影响。该种位置更新方式数学模型如下:

当，描述蝠鲼螺旋状运动的数学方程可以定义为:

中，为迭代总次数; 在［0，1］上均匀分布随机数。当

，描述蝠鲼螺旋状运动的数学方程可以定义为:

表示第代、第维的随机位置。表示变量取值上、下界。

在翻滚捕食中，蝠鲼个体以当前最优解作为翻滚支点，翻滚至与其当前位置成镜像关系的另一侧。其数学模型表达如下:

中，和都是在[0,1]上均匀分布的随机数。

算法流程

step1.设定算参数，初始化种群

step2. 计算适应度值

step3.判断rand<0.5。如果成立，则执行螺旋觅食。如果不成立则执行链式觅食。

step4.计算适应度值，更新最优位置

step5.执行翻滚觅食，更新位置

step6.计算适应度值，更新最优位置

step7.判断是否满足结束条件，如果满足则输出最优值，否则重复执行step2-step7.

[1]李璟楠,乐美龙.多种群蝠鲼觅食优化求解多跑道机场航班排序[J].航空计算技术,2020,50(06):47-51.

[1]Zhao Weiguo，Zhang Zhenxing，Wang Liying． Manta Ray Foraging Optimization:An Effective Bio-inspired Optimizer for Engineering Applications［J］． Engineering Applications of Artificial Intelligence，2020，87:103300．

https://mianbaoduo.com/o/bread/YZaUl5xw

三、现在哪些智能优化算法比较新

智能优化算法是一种启发式优化算法，包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法，理论要求弱，技术性强。一般，我们会把智能算法与最优化算法进行比较，

最新的智能优化算法有哪些呢，论文想研究些新算法，但是不知道哪些算法...

答：蚁群其实还是算比较新的。更新的也只是这些算法的最后改进吧。演化算法就有很多。随便搜一篇以这些为标题，看06年以来的新文章就可以了。各个领域都有的。否则就是到极限，也就没有什么研究前景了。

四、多目标智能优化算法及其应用的序言

大多数工程和科学问题都是多目标优化问题，存在多个彼此冲突的目标，如何获取这些问题的最优解，一直都是学术界和工程界关注的焦点问题.与单目标优化问题不同，多目标优化的本质在于，大多数情况下，某目标的改善可能引起其他目标性能的降低，同时使多个目标均达到最优是不可能的，只能在各目标之间进行协调权衡和折中处理，使所有目标函数尽可能达到最优，而且问题的最优解由数量众多，甚至无穷大的Pareto最优解组成。

智能优化算法是一类通过模拟某一自然现象或过程而建立起来的优化方法’这类算法包括进化算法、粒子群算法、禁忌搜索、分散搜索、模拟退火、人工免疫系统和蚁群算法等。和传统的数学规划法相比，智能优化算法更适合求解多目标优化问题。首先，大多数智能优化算法能同时处理一组解，算法每运行一次，能获得多个有效解。其次，智能优化算法对Pareto最优前端的形状和连续性不敏感，能很好地逼近非凸或不连续的最优前端。目前，智能优化算法作为一类启发式搜索算法，已被成功应用于多目标优化领域，出现了一些热门的研究方向，如进化多目标优化，同时，多目标智能优化算法在电力系统、制造系统和控制系统等方面的应用研究也取得了很大的进展。

本书力图全面总结作者和国内外同行在多目标智能优化算法的理论与应用方面所取得的一系列研究成果。全书包括两部分，共8章。第一部分为第1-4主要介绍了各种多目标智能优化算法的理论。其中第1章为绪论，介绍各种智能优化算法的基本思想和原理。第2章介绍多目标进化算法，主要描述多目标进化算法的基本原理、典型算法和各种进化机制与策略，如混合策略、协同进化和动态进化策略等。第3章介绍多目标粒子群算法，包括基本原理、典型算法、混合算法和交互粒子群算法等。第4章描述除粒子群算法和进化算法之外的其他多目标智能优化算法，主要介绍多目标模拟退火算法、多目标蚁群算法、多目标免疫算法、多目标差分进化算法和多目标分散搜索等。

第二部分为第5-8章，主要介绍了多目标智能优化算法的应用’包括神经网络优化、生产调度、交通与物流系统优化、电力系统优化及其他。第5章描述人工神经网络的多目标优化，主要包括Pareto进化神经网络、径向基神经网络、递归神经网络和模糊神经网络。第6章介绍交通与物流系统优化，主要描述了智能优化算法在物流配送、城市公交路线网络和公共交通调度等方面的应用。

智能优化算法