黏菌算法原理全套可編輯PPT課件

本課件是可編輯的正常PPT課件目錄CATALOGUE02.接近食物階段04.抓取食物階段05.黏菌算法流程01.03.包圍食物階段黏菌算法基礎(chǔ)原理本課件是可編輯的正常PPT課件01黏菌算法基礎(chǔ)原理PART本課件是可編輯的正常PPT課件黏菌算法（SlimeMouldAlgorithm，SMA）是2020年由Li等提出的一種新型元啟發(fā)算法，其主要模擬了自然界中黏菌覓食過程中的行為和形態(tài)變化。黏菌算法簡介黏菌是一種生活在潮濕寒冷環(huán)境中的真核生物，其營養(yǎng)的攝取主要來源于外界有機(jī)物，當(dāng)黏菌接近食物源時(shí)，會通過生物振蕩器產(chǎn)生傳播波來增加細(xì)胞質(zhì)流量。與其他智能優(yōu)化算法相比，黏菌算法具有原理簡單、調(diào)節(jié)參數(shù)少、尋優(yōu)能力強(qiáng)、便于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。010302黏菌算法基礎(chǔ)原理食物濃度越高，生物振蕩器產(chǎn)生的傳播波也就越強(qiáng)，則細(xì)胞質(zhì)流動越快，黏菌算法模擬了黏菌的捕食行為，實(shí)現(xiàn)了智能尋優(yōu)。黏菌優(yōu)化算法用數(shù)學(xué)模型模仿黏菌覓食行為和形態(tài)變化，SMA算法包括三個階段，分別為接近食物階段、包圍食物階段和抓取食物階段。0405生物振蕩器的作用黏菌算法的優(yōu)勢黏菌優(yōu)化算法的階段黏菌的捕食行為本課件是可編輯的正常PPT課件02接近食物階段PART本課件是可編輯的正常PPT課件接近食物階段逼近食物源的行為迭代更新位置隨機(jī)擾動項(xiàng)圓形與扇形結(jié)構(gòu)運(yùn)動微調(diào)位置在尋找食物的過程中，黏菌能夠通過空氣中的氣味逐漸逼近食物源，這種逼近行為通過特定的公式來描述。在每次迭代中，黏菌會根據(jù)食物濃度最高的位置、隨機(jī)選擇的黏菌個體以及其他因素來更新自己的位置。公式中的r是一個介于0和1之間的隨機(jī)數(shù)字，它起到了隨機(jī)擾動的作用，使得黏菌在搜索過程中具有一定的隨機(jī)性。r的作用是在任意角度形成搜索向量，即黏菌在任意方向上搜索解空間，從而增加找到最優(yōu)解的可能性。通過r、和W的微調(diào)，公式更好地模擬了黏菌在接近食物時(shí)的圓形與扇形結(jié)構(gòu)運(yùn)動，這是一種高效的搜索策略。本課件是可編輯的正常PPT課件接近食物階段本課件是可編輯的正常PPT課件03包圍食物階段PART本課件是可編輯的正常PPT課件包圍食物階段本課件是可編輯的正常PPT課件包圍食物階段收縮模式包圍食物階段模擬了黏菌靜脈組織的收縮模式，靜脈接觸的食物濃度越高，生物振蕩器產(chǎn)生的傳播波越強(qiáng)，細(xì)胞質(zhì)流動越快，靜脈越厚。位置調(diào)整方程模擬了黏菌重量和食物濃度之間的正負(fù)反饋過程，log函數(shù)用于減緩數(shù)值變化率，穩(wěn)定收縮頻率，condition部分模擬了黏菌根據(jù)食物濃度調(diào)整位置的過程。權(quán)重更新食物濃度越高，區(qū)域附近的黏菌權(quán)重越大；如果食物濃度較低，黏菌會轉(zhuǎn)向搜索其他區(qū)域，該區(qū)域黏菌權(quán)重較小，圖1.2是黏菌適應(yīng)度值的可視化圖。位置更新基于上述原理，本階段更新黏菌位置的數(shù)學(xué)公式為（1.4），其中，rand和r表示在0到1內(nèi)生成的隨機(jī)值，ub和lb分別表示搜索空間的上界和下界，z用來權(quán)衡搜索與開發(fā)階段的參數(shù)。本課件是可編輯的正常PPT課件04抓取食物階段PART本課件是可編輯的正常PPT課件抓取食物階段抓取食物階段利用生物振蕩器產(chǎn)生的傳播波改變靜脈中的細(xì)胞質(zhì)流動，通過vb、vc和W模擬黏菌靜脈寬度的變化與黏菌的震蕩頻率。參數(shù)更新規(guī)則參數(shù)線性遞減在抓取食物階段，需要根據(jù)當(dāng)前迭代次數(shù)t、最大迭代次數(shù)T以及適應(yīng)度值的前一半個體來更新參數(shù)vb、vc和W。參數(shù)vb和vc的范圍是從1線性遞減到0，而參數(shù)W的更新公式與接近食物階段相同，用于模擬黏菌在尋找食物過程中的適應(yīng)性變化。123本課件是可編輯的正常PPT課件05黏菌算法流程PART本課件是可編輯的正常PPT課件黏菌算法流程算法開始時(shí)，首先需要設(shè)定相關(guān)參數(shù)并初始化種群，同時(shí)記錄下當(dāng)前的適應(yīng)度值，以便后續(xù)比較與更新。初始化與記錄根據(jù)當(dāng)前種群的狀態(tài)，計(jì)算重量W和參數(shù)a，并利用式（1.4）對種群的位置進(jìn)行更新，以探索新的解空間。計(jì)算與位置更新計(jì)算更新后個體的適應(yīng)度值，并更新全局最優(yōu)解；隨后，判斷是否滿足停止條件，若滿足則輸出結(jié)果。最優(yōu)解更新與判斷本課件是可編輯的正常PPT課件THANKS本課件是可編輯的正常PPT課件人工蜂群算法詳解本課件是可編輯的正常PPT課件目錄CATALOGUE02.種群初始化與引領(lǐng)蜂搜索04.人工蜂群算法流程05.總結(jié)與展望01.03.跟隨蜂與偵察蜂搜索引言本課件是可編輯的正常PPT課件01引言PART本課件是可編輯的正常PPT課件人工蜂群算法概述人工蜂群算法，2005年橫空出世，由土耳其學(xué)者KarabogaD提出，專為解決函數(shù)優(yōu)化難題。此算法模擬蜜蜂覓食智慧，以群體協(xié)作尋得全局最優(yōu)解。智尋全局最優(yōu)ABC算法設(shè)計(jì)精妙，操作簡便，參數(shù)少而魯棒性強(qiáng)，在優(yōu)化問題中展現(xiàn)出卓越的求解能力。其快速收斂與高精度，使其成為解決非線性連續(xù)優(yōu)化問題的首選工具。高效優(yōu)化工具本課件是可編輯的正常PPT課件蜜蜂覓食行為啟示蜂群復(fù)雜行為舞蹈傳遞信息蜜源探索機(jī)制蜜蜂作為群居昆蟲，單個成員行為雖簡單，但群體協(xié)作卻能展現(xiàn)復(fù)雜有序的行為模式。這種群體動態(tài)，使得它們能夠靈活適應(yīng)環(huán)境變化，快速定位并采集高收益蜜源。工蜂作為覓食主力，行為復(fù)雜多變。它們既承擔(dān)內(nèi)勤職責(zé)，也作為偵察員探索新蜜源。一旦發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)蜜源，即刻變身采集蜂，通過舞蹈指引同伴，共享信息，共赴蜜源之約。搖擺舞是蜜蜂傳遞信息的關(guān)鍵舞蹈，時(shí)長暗示距離，擺動方向指引蜜源方位，劇烈程度反映蜜源質(zhì)量，花粉味道則揭示蜜源種類。此機(jī)制促進(jìn)蜂群高效覓食與適應(yīng)變化。本課件是可編輯的正常PPT課件算法組成與行為定義人工蜂群算法由食物源、雇傭蜂和非雇傭蜂三大基本部分組成。食物源代表優(yōu)化問題的解空間，雇傭蜂負(fù)責(zé)搜索和開采，非雇傭蜂則尋找新的食物源。算法基本組成算法通過招募蜜蜂到蜜源和放棄劣質(zhì)蜜源兩種行為，實(shí)現(xiàn)群體協(xié)作和優(yōu)化搜索。當(dāng)雇傭蜂發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)蜜源時(shí)，會通過共享信息招募更多蜜蜂；當(dāng)蜜源枯竭時(shí)，則引導(dǎo)蜜蜂放棄該蜜源。招募與放棄行為本課件是可編輯的正常PPT課件02種群初始化與引領(lǐng)蜂搜索PART本課件是可編輯的正常PPT課件隨機(jī)初始化種群01初始化進(jìn)化代數(shù)設(shè)置初始進(jìn)化代數(shù)t=0，確保迭代計(jì)算從這一代開始。在優(yōu)化問題的可行解空間內(nèi)，隨機(jī)生成滿足約束條件的NP個個體X構(gòu)成初始種群。02隨機(jī)生成個體個體X的生成遵循公式（2.1），其中rand為[0,1]區(qū)間上的隨機(jī)數(shù)，Ub和Lb分別為尋優(yōu)參數(shù)的上邊界和下邊界，確保個體在可行解空間內(nèi)。本課件是可編輯的正常PPT課件引領(lǐng)蜂種群構(gòu)建將種群中適應(yīng)度值較小的一半個體構(gòu)成引領(lǐng)蜂種群，另一半個體構(gòu)成跟隨蜂種群。這種分類方式基于蜜蜂的覓食行為，引領(lǐng)蜂負(fù)責(zé)探索新區(qū)域。引領(lǐng)蜂與跟隨蜂引領(lǐng)蜂通過一對一的競爭生存策略，在適應(yīng)度值較優(yōu)的個體周圍進(jìn)行貪婪搜索，產(chǎn)生新個體V，這一過程確保了只有適應(yīng)度值較高的個體才能被選擇。貪婪搜索本課件是可編輯的正常PPT課件交叉搜索新個體交叉搜索新解對于當(dāng)前第t代引領(lǐng)蜂種群中的一個目標(biāo)個體，算法采用隨機(jī)選擇個體逐維交叉搜索的方法，通過公式（2.2）產(chǎn)生新個體V。01擾動增強(qiáng)多樣rand為[0,1]的隨機(jī)數(shù)。目標(biāo)引領(lǐng)蜂個體與隨機(jī)選擇的引領(lǐng)蜂個體所形成的差分向量，方向和大小具有不確定性，將此差分向量加至基向量上。02本課件是可編輯的正常PPT課件擇優(yōu)保留個體和其他進(jìn)化算法一樣，人工蜂群算法采用達(dá)爾文進(jìn)化論“優(yōu)勝劣汰”的思想來擇優(yōu)保留個體，以保證算法不斷向全局最優(yōu)解進(jìn)化。擇優(yōu)保留個體對新生成個體V和目標(biāo)個體進(jìn)行適應(yīng)度評價(jià)，再將二者的適應(yīng)度值進(jìn)行比較，按（2.3）式選擇適應(yīng)度值較優(yōu)的個體進(jìn)入引領(lǐng)蜂種群。評價(jià)擇優(yōu)保留本課件是可編輯的正常PPT課件03跟隨蜂與偵察蜂搜索PART本課件是可編輯的正常PPT課件跟隨蜂貪婪搜索跟隨蜂搜索機(jī)制跟隨蜂依據(jù)輪盤賭選擇方式，在新的引領(lǐng)蜂種群中擇優(yōu)選擇目標(biāo)個體，隨后與隨機(jī)選擇的個體進(jìn)行交叉搜索，產(chǎn)生新個體，構(gòu)建出跟隨蜂種群。貪婪搜索策略人工蜂群算法中跟隨蜂種群的搜索方式是其區(qū)別于其他進(jìn)化算法的關(guān)鍵，其本質(zhì)上是擇優(yōu)選擇個體進(jìn)行貪婪搜索，是算法快速收斂的關(guān)鍵因素。多樣性保持跟隨蜂搜索方式在引入隨機(jī)性信息的同時(shí)，也不會過多降低種群的多樣性，使得算法能夠在探索和利用之間取得平衡，確保種群多樣性和算法性能。本課件是可編輯的正常PPT課件偵察蜂搜索經(jīng)過引領(lǐng)蜂和跟隨蜂的搜索后形成的新種群與初始種群大小相同，為避免多樣性喪失過多，算法模擬偵察蜂搜索潛在蜜源的生理行為，提出特有的偵察蜂搜索方式。偵察蜂搜索保多樣性個體轉(zhuǎn)換如果一個個體在連續(xù)“l(fā)imit”代中都沒有發(fā)生變化，則將其轉(zhuǎn)換為偵察蜂。偵察蜂將按照公式（2.1）進(jìn)行搜索，產(chǎn)生一個新的個體，并與原個體進(jìn)行一對一比較。擇優(yōu)保留在偵察蜂搜索方式中，通過比較新個體與原個體的適應(yīng)度值，選擇較優(yōu)的個體進(jìn)行保留。這種一對一的比較方式有助于保持種群的多樣性，并防止劣質(zhì)個體過多積累。本課件是可編輯的正常PPT課件種群進(jìn)化與迭代種群進(jìn)化終止條件迭代更新通過引領(lǐng)蜂種群、跟隨蜂種群及偵察蜂的搜索，使種群不斷進(jìn)化到下一代。這種進(jìn)化過程反復(fù)循環(huán)，直到滿足特定的終止條件，如達(dá)到最大迭代次數(shù)G。在算法的每一次迭代中，都根據(jù)當(dāng)前種群的適應(yīng)度值來更新引領(lǐng)蜂和跟隨蜂的種群。這種更新機(jī)制有助于確保種群始終保持在較優(yōu)的解空間內(nèi)，并加速算法的收斂。當(dāng)算法迭代次數(shù)t達(dá)到預(yù)定的最大迭代次數(shù)G時(shí)，算法將自動終止。此時(shí)，將輸出當(dāng)前找到的最優(yōu)解作為問題的近似最優(yōu)解。這個終止條件確保了算法的及時(shí)停止。本課件是可編輯的正常PPT課件算法終止與輸出當(dāng)算法迭代次數(shù)t達(dá)到預(yù)定的最大迭代次數(shù)G時(shí)，算法將自動終止。此時(shí)將輸出當(dāng)前找到的最優(yōu)解作為問題的近似最優(yōu)解，以便于后續(xù)的應(yīng)用和決策。算法終止在算法終止后，將輸出當(dāng)前找到的最優(yōu)解作為問題的近似最優(yōu)解。這個解是在經(jīng)過多次迭代后得到的，具有較高的質(zhì)量和可靠性，可以為實(shí)際應(yīng)用提供有價(jià)值的參考。最優(yōu)解輸出本課件是可編輯的正常PPT課件04人工蜂群算法流程PART本課件是可編輯的正常PPT課件初始化相關(guān)參數(shù)01設(shè)定蜜蜂數(shù)量在初始化階段，首要任務(wù)是設(shè)定蜜蜂的數(shù)量（NP），這一參數(shù)將直接影響算法的搜索能力和效率。02限制與迭代需設(shè)定偵察蜂行為的限制參數(shù)（limit），以及算法的最大迭代次數(shù)（G），確保算法能在合理時(shí)間內(nèi)完成優(yōu)化任務(wù)。本課件是可編輯的正常PPT課件隨機(jī)初始化種群在隨機(jī)初始化種群的過程中，我們根據(jù)優(yōu)化問題的可行解空間，隨機(jī)生成滿足約束條件的NP個個體構(gòu)成初始種群。隨機(jī)生成個體初始化種群的步驟是在尋優(yōu)參數(shù)的上邊界（Ub）和下邊界（Lb）之間進(jìn)行的，確保每個個體都位于有效的搜索范圍內(nèi)。初始化范圍本課件是可編輯的正常PPT課件計(jì)算種群個體的適應(yīng)度值適應(yīng)度評估需計(jì)算種群中每個個體的適應(yīng)度值，這一過程涉及將個體特征輸入到適應(yīng)度函數(shù)中，以評估其性能或質(zhì)量。01排序與分割根據(jù)適應(yīng)度值對個體進(jìn)行排序，并基于排序結(jié)果，將種群劃分為適應(yīng)度值較優(yōu)和適應(yīng)度值較差的兩個子集。02本課件是可編輯的正常PPT課件引領(lǐng)蜂與跟隨蜂種群構(gòu)建引領(lǐng)蜂和跟隨蜂的劃分是基于適應(yīng)度值進(jìn)行的，適應(yīng)度值較優(yōu)的一半個體被選為引領(lǐng)蜂，另一半則作為跟隨蜂。引領(lǐng)蜂與跟隨蜂引領(lǐng)蜂和跟隨蜂各自構(gòu)成獨(dú)立的種群，這種構(gòu)建方式確保了種群的多樣性，并為后續(xù)的搜索過程提供了基礎(chǔ)。種群構(gòu)建本課件是可編輯的正常PPT課件引領(lǐng)蜂種群搜索01交叉搜索對于當(dāng)前第t代引領(lǐng)蜂種群中的一個目標(biāo)個體，我們采用隨機(jī)選擇個體進(jìn)行逐維交叉的方式，生成一個新的個體V。02交叉向量在二維目標(biāo)函數(shù)下，交叉搜索通過結(jié)合目標(biāo)引領(lǐng)蜂與隨機(jī)引領(lǐng)蜂的差分向量，為基向量添加隨機(jī)擾動，從而擴(kuò)大種群的多樣性。本課件是可編輯的正常PPT課件跟隨蜂種群搜索跟隨蜂依據(jù)輪盤賭選擇機(jī)制，在新的引領(lǐng)蜂種群中挑選較優(yōu)的目標(biāo)個體，確保搜索過程的高效性。輪盤賭選擇被選中的跟隨蜂與隨機(jī)選擇的個體進(jìn)行搜索，生成新個體，形成新的跟隨蜂種群，推動算法向全局最優(yōu)解逼近。貪婪搜索本課件是可編輯的正常PPT課件迭代種群構(gòu)成種群更新經(jīng)過引領(lǐng)蜂和跟隨蜂的搜索后，我們結(jié)合兩者產(chǎn)生的個體，構(gòu)建出一個與初始種群大小相同的新種群。01避免多樣性喪失新種群的構(gòu)建方式旨在避免隨著種群的進(jìn)化而過多地喪失多樣性，從而確保算法能夠保持較強(qiáng)的全局搜索能力。02本課件是可編輯的正常PPT課件偵察蜂行為與迭代更新當(dāng)某個體在連續(xù)多代（limit）中保持不變時(shí)，將其轉(zhuǎn)換為偵察蜂，以探索新的潛在解空間，維持種群的多樣性。偵察蜂轉(zhuǎn)換偵察蜂按照初始化方式（如公式2.1）進(jìn)行搜索，生成新個體，并與原個體進(jìn)行一對一比較，保留較優(yōu)個體。新個體生成本課件是可編輯的正常PPT課件算法終止條件在算法執(zhí)行過程中，我們需不斷判斷當(dāng)前是否滿足終止條件，這通常是通過檢查迭代次數(shù)是否已達(dá)到預(yù)設(shè)的最大值G來實(shí)現(xiàn)。最優(yōu)解輸出一旦滿足終止條件，算法將立即終止，并輸出當(dāng)前找到的最優(yōu)解。若尚未滿足終止條件，則算法需繼續(xù)執(zhí)行。算法終止與最優(yōu)解輸出本課件是可編輯的正常PPT課件05總結(jié)與展望PART本課件是可編輯的正常PPT課件算法性能優(yōu)勢與應(yīng)用前景人工蜂群算法以其操作簡單、參數(shù)少、魯棒性高等特點(diǎn)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的優(yōu)化能力，尤其適用于處理大規(guī)模、高度非線性的優(yōu)化問題。性能優(yōu)勢應(yīng)用前景挑戰(zhàn)與機(jī)遇隨著智能化技術(shù)的不斷發(fā)展，人工蜂群算法在智能制造、智能家居、金融優(yōu)化等領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景，為解決實(shí)際問題提供有力支持。算法在連續(xù)優(yōu)化問題中表現(xiàn)出色，但在離散優(yōu)化問題中仍需改進(jìn)。未來研究可探索針對離散問題的改進(jìn)策略，拓展算法應(yīng)用范圍。本課件是可編輯的正常PPT課件算法的魯棒性與適應(yīng)性魯棒性人工蜂群算法以其高度的魯棒性著稱，能夠在各種復(fù)雜環(huán)境中保持穩(wěn)定的優(yōu)化性能，為實(shí)際應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的支持。適應(yīng)性機(jī)制分析算法能夠自動調(diào)整參數(shù)以適應(yīng)不同的問題規(guī)模和環(huán)境變化，無需人工干預(yù)，這種自適應(yīng)性使其具有更廣泛的適用性。通過深入分析人工蜂群算法的運(yùn)作機(jī)制，我們可以更好地理解其魯棒性和適應(yīng)性的來源，為算法的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供理論依據(jù)。123本課件是可編輯的正常PPT課件未來研究方向與挑戰(zhàn)未來研究可深入探討人工蜂群算法的理論基礎(chǔ)，包括其收斂性、復(fù)雜性等方面的分析，以完善算法的理論框架。理論基礎(chǔ)研究如何進(jìn)一步提高算法的優(yōu)化效率，是未來的重要方向。可通過改進(jìn)搜索策略、利用并行計(jì)算等手段加快算法的執(zhí)行速度。高效優(yōu)化未來可將人工蜂群算法應(yīng)用于更多的實(shí)際問題中，如大數(shù)據(jù)分析、人工智能等，以展現(xiàn)其在復(fù)雜優(yōu)化問題中的優(yōu)勢和潛力。實(shí)際應(yīng)用本課件是可編輯的正常PPT課件THANKS感謝觀看本課件是可編輯的正常PPT課件蝗蟲優(yōu)化算法詳解及其數(shù)學(xué)模型本課件是可編輯的正常PPT課件目錄CATALOGUE02.蝗蟲優(yōu)化算法數(shù)學(xué)模型04.蝗蟲優(yōu)化算法流程01.03.社會作用力引言本課件是可編輯的正常PPT課件01引言PART本課件是可編輯的正常PPT課件蝗蟲優(yōu)化算法提出蝗蟲優(yōu)化算法（GOA）是群智能優(yōu)化算法，由澳大利亞學(xué)者ShahrzadSaremi等人于2017年提出，該算法模擬了蝗蟲群體的覓食行為。蝗蟲優(yōu)化算法算法的基本思想是通過模擬蝗蟲群體間的排斥力和吸引力，將搜索空間劃分為排斥空間、舒適空間和吸引空間，進(jìn)而尋找最優(yōu)解。覓食行為優(yōu)化本課件是可編輯的正常PPT課件蝗蟲優(yōu)化算法基本原理蝗蟲優(yōu)化算法是基于群體智能的優(yōu)化技術(shù)，它模擬了蝗蟲群體在覓食過程中的相互作用和決策機(jī)制，來求解復(fù)雜的優(yōu)化問題。蝗蟲優(yōu)化算法蝗蟲群體智能協(xié)同覓食優(yōu)化算法原理中，蝗蟲個體通過感知周圍環(huán)境，與其他個體進(jìn)行信息交換，共同協(xié)作，能夠在復(fù)雜環(huán)境中找到食物源，即最優(yōu)解。蝗蟲優(yōu)化算法通過模擬蝗蟲群體的協(xié)同覓食行為，在搜索空間中尋找最優(yōu)解。這種協(xié)同作用能夠克服局部最優(yōu)，提高搜索效率。本課件是可編輯的正常PPT課件蝗蟲群體覓食行為群體覓食機(jī)制蝗蟲群體覓食行為是蝗蟲優(yōu)化算法的核心機(jī)制，通過模擬蝗蟲群體間的相互作用和決策過程，實(shí)現(xiàn)覓食和資源的有效分配。群體智能優(yōu)化協(xié)同優(yōu)化求解算法利用蝗蟲群體智能進(jìn)行全局搜索和局部開發(fā)，通過調(diào)整蝗蟲位置、速度和方向等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化問題的求解。蝗蟲優(yōu)化算法通過模擬蝗蟲群體的協(xié)同覓食行為，在搜索空間中尋找最優(yōu)解。這種協(xié)同作用能夠克服局部最優(yōu)，提高搜索效率。123本課件是可編輯的正常PPT課件02蝗蟲優(yōu)化算法數(shù)學(xué)模型PART本課件是可編輯的正常PPT課件第i只蝗蟲的位置更新受其他所有蝗蟲、重力和風(fēng)力影響，用數(shù)學(xué)模型表示，包含社會作用力、重力和風(fēng)力項(xiàng)。蝗蟲位置更新模型蝗蟲位置更新模型內(nèi)社會作用力引導(dǎo)蝗蟲向優(yōu)質(zhì)區(qū)域移動，重力則驅(qū)動其向下，風(fēng)力則助力或阻力蝗蟲移動，共同影響位置更新。社交力量引導(dǎo)蝗蟲位置更新模型通過社會作用力、重力和風(fēng)力的平衡，實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化，尋找最優(yōu)解，展現(xiàn)群智能的優(yōu)化能力。蝗蟲智能優(yōu)化本課件是可編輯的正常PPT課件重力與風(fēng)力影響重力在蝗蟲位置更新中起關(guān)鍵作用，將其拉向地球中心，影響蝗蟲分布，促使種群向特定區(qū)域聚集，驅(qū)動種群動態(tài)平衡。重力作用顯著風(fēng)力作為外部因素，對蝗蟲位置更新有重要影響，助力蝗蟲跨域移動，探索新區(qū)域，促進(jìn)種群擴(kuò)散，維持生態(tài)多樣性。風(fēng)力助力探索重力和風(fēng)力的交互作用使蝗蟲位置更新更加復(fù)雜，種群分布受環(huán)境影響顯著，優(yōu)化模型需考慮重力和風(fēng)力，精確模擬蝗蟲行為。環(huán)境交互影響本課件是可編輯的正常PPT課件蝗蟲優(yōu)化算法參數(shù)c在蝗蟲優(yōu)化算法中，參數(shù)c作為縮小系數(shù)，通過式（3.6）線性減小舒適空間、排斥空間和吸引空間，對算法性能有重要影響。縮小系數(shù)c平衡全局與局部迭代過程調(diào)整參數(shù)c在算法中平衡全局與局部搜索能力，通過調(diào)整其值，可控制算法的探測和開發(fā)能力，進(jìn)而影響優(yōu)化效果。隨著迭代次數(shù)增加，參數(shù)c從最大值Cmax線性減小至最小值Cmin，這種調(diào)整策略有助于在算法執(zhí)行過程中動態(tài)平衡全局與局部搜索。本課件是可編輯的正常PPT課件蝗蟲優(yōu)化算法通過迭代方式逐步優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，每次迭代均基于當(dāng)前種群位置和參數(shù)c進(jìn)行位置更新，直至滿足結(jié)束條件。蝗蟲優(yōu)化算法迭代過程迭代優(yōu)化過程在迭代過程中，算法根據(jù)當(dāng)前迭代次數(shù)t和最大迭代次數(shù)tmax，動態(tài)調(diào)整參數(shù)c的值，以實(shí)現(xiàn)全局搜索與局部搜索的平衡。動態(tài)調(diào)整策略通過迭代過程，算法不斷平衡探索能力（全局搜索）與開發(fā)能力（局部搜索），確保在復(fù)雜搜索空間中高效找到最優(yōu)解。探索與開發(fā)能力本課件是可編輯的正常PPT課件03社會作用力PART本課件是可編輯的正常PPT課件距離與力如果兩只蝗蟲之間的距離較近，它們之間會產(chǎn)生排斥力，防止它們聚集在一起。如果距離較遠(yuǎn)，則會產(chǎn)生吸引力，促使它們相互靠近。排斥與吸引舒適區(qū)域蝗蟲間的社會作用力在距離達(dá)到一定范圍時(shí)達(dá)到平衡，形成舒適區(qū)。在此區(qū)域內(nèi)，蝗蟲能夠自由地活動和覓食，而不會受到過多的干擾。蝗蟲間的社會作用力隨著它們之間距離的改變而變化。這種作用力可以影響蝗蟲的飛行軌跡和行為，確保它們在整個種群中均勻分布。蝗蟲間的社會作用力本課件是可編輯的正常PPT課件吸引力與排斥力力學(xué)平衡行為模擬參數(shù)控制蝗蟲間的吸引力與排斥力通過特定的數(shù)學(xué)函數(shù)進(jìn)行建模，確保在整個搜索空間中能夠找到最優(yōu)解。這種力學(xué)平衡機(jī)制有助于避免局部最優(yōu)解。吸引力強(qiáng)度和范圍通過參數(shù)f和l控制。這些參數(shù)的不同組合可以導(dǎo)致不同的搜索行為，如全局搜索、局部搜索和平衡搜索等。通過模擬蝗蟲間的吸引力與排斥力，可以在不同參數(shù)設(shè)置下觀察蝗蟲群的行為變化。這種模擬有助于理解蝗蟲優(yōu)化算法的工作原理和優(yōu)化過程。本課件是可編輯的正常PPT課件舒適無擾舒適區(qū)是蝗蟲優(yōu)化算法中的一個重要概念，表示蝗蟲間距離使得它們不受過多干擾的自由活動區(qū)域。在此區(qū)域內(nèi)，蝗蟲能夠自由地覓食和繁殖。舒適區(qū)與距離關(guān)系距離調(diào)控通過調(diào)控蝗蟲間的距離，可以影響舒適區(qū)的大小和位置。如果距離過近，可能會導(dǎo)致蝗蟲聚集在一起，減少舒適區(qū)的大小；如果距離過遠(yuǎn)，則可能使得舒適區(qū)無法形成。優(yōu)化性能優(yōu)化算法中，舒適區(qū)的位置和大小對算法性能有重要影響。通過合理設(shè)置相關(guān)參數(shù)，可以使得算法在不同問題規(guī)模和數(shù)據(jù)分布下表現(xiàn)出較好的優(yōu)化性能。本課件是可編輯的正常PPT課件Python繪制程序Python繪制程序用于生成蝗蟲優(yōu)化算法的圖形表示。通過該程序，可以直觀地展示蝗蟲間的社會作用力、吸引力與排斥力以及舒適區(qū)與距離關(guān)系。繪制程序程序功能應(yīng)用指導(dǎo)Python繪制程序能夠模擬不同參數(shù)組合下蝗蟲群的行為變化，幫助理解算法的工作原理和優(yōu)化過程。同時(shí)，該程序還可以為算法的應(yīng)用提供指導(dǎo)。通過Python繪制程序生成的圖形，可以直觀地展示蝗蟲優(yōu)化算法在不同問題規(guī)模和數(shù)據(jù)分布下的優(yōu)化性能。這有助于用戶更好地選擇和使用該算法。本課件是可編輯的正常PPT課件04蝗蟲優(yōu)化算法流程PART本課件是可編輯的正常PPT課件初始化種群位置算法開始執(zhí)行時(shí)，需要初始化種群位置、參數(shù)c以及設(shè)定最大迭代次數(shù)。種群位置隨機(jī)生成，參數(shù)c根據(jù)迭代次數(shù)調(diào)整，最大迭代次數(shù)則設(shè)定了算法的終止條件。初始化參數(shù)為了有效地利用計(jì)算資源，我們需要根據(jù)問題的維度和范圍來隨機(jī)生成初始種群位置。這些位置將作為算法迭代的起點(diǎn)，并逐步向最優(yōu)解靠近。隨機(jī)生成種群本課件是可編輯的正常PPT課件計(jì)算種群適應(yīng)度值在蝗蟲優(yōu)化算法中，適應(yīng)度值用于評估蝗蟲位置的好壞，是指導(dǎo)算法迭代搜索的關(guān)鍵指標(biāo)。通過計(jì)算適應(yīng)度值，我們能夠判斷當(dāng)前位置是否接近最優(yōu)解。計(jì)算適應(yīng)度值算法會遍歷整個種群，逐一計(jì)算每只蝗蟲的適應(yīng)度值。為了快速找到最優(yōu)解，算法會實(shí)時(shí)保存當(dāng)前適應(yīng)度值最好的蝗蟲位置，并將其作為后續(xù)迭代的參考。保存最優(yōu)位置0102本課件是可編輯的正常PPT課件更新參數(shù)c參數(shù)c在蝗蟲優(yōu)化算法中扮演著至關(guān)重要的角色，通過線性減小舒適空間、排斥空間和吸引空間，以平衡全局搜索與局部搜索能力，提高優(yōu)化效率。更新參數(shù)c與蝗蟲位置01更新蝗蟲位置蝗蟲位置更新是算法核心，依據(jù)式（3.6）調(diào)整，考慮種內(nèi)互動、重力及風(fēng)力。新位置更靠近最優(yōu)解，提升搜索效率，逐步向全局最優(yōu)靠近。02本課件是可編輯的正常PPT課件判斷是否達(dá)到結(jié)束條件在蝗蟲優(yōu)化算法的每一步迭代中，我們都會檢查是否滿足結(jié)束條件。結(jié)束條件通常包括達(dá)到最大迭代次數(shù)或找到滿足精度要求的最優(yōu)解。判斷結(jié)束條件當(dāng)滿足結(jié)束條件時(shí)，算法將終止迭代并輸出最優(yōu)解。最優(yōu)解是算法在搜索過程中找到的最佳位置，對應(yīng)問題的最優(yōu)答案。輸出最優(yōu)解本課件是可編輯的正常PPT課件算法流程本課件是可編輯的正常PPT課件THANKS感謝觀看本課件是可編輯的正常PPT課件蝴蝶優(yōu)化算法詳解與流程本課件是可編輯的正常PPT課件目錄CATALOGUE02.蝴蝶優(yōu)化算法詳解與流程04.蝴蝶優(yōu)化算法流程05.總結(jié)與展望01.03.蝴蝶的移動與迭代引言本課件是可編輯的正常PPT課件01引言PART本課件是可編輯的正常PPT課件蝴蝶優(yōu)化算法提出背景智能優(yōu)化算法旨在模擬自然界中優(yōu)化過程的機(jī)制，通過迭代和進(jìn)化來尋找問題的最優(yōu)解，廣泛應(yīng)用于工程、科學(xué)、技術(shù)等領(lǐng)域。智能優(yōu)化算法蝴蝶優(yōu)化算法蝴蝶優(yōu)化算法特點(diǎn)蝴蝶優(yōu)化算法（BOA）是由印度學(xué)者SankalapArora等人于2019年提出的一種新型智能優(yōu)化算法，該算法通過模擬蝴蝶的覓食行為來對最優(yōu)問題求解。蝴蝶優(yōu)化算法具有收斂速度快，尋優(yōu)能力強(qiáng)的特點(diǎn)，且能夠成功地應(yīng)用于各種優(yōu)化問題，展現(xiàn)出良好的優(yōu)化性能和廣泛的應(yīng)用前景。本課件是可編輯的正常PPT課件蝴蝶優(yōu)化算法原理詳解蝴蝶覓食機(jī)制蝴蝶搜索策略蝴蝶優(yōu)化算法原理蝴蝶通過嗅覺感受器精確感知?dú)馕叮詫ふ沂澄锖投惚芴鞌场Ｆ湫嵊X感受器覆蓋整個身體，包括觸角、腿和觸須，是神經(jīng)細(xì)胞形成的化學(xué)感受器。在蝴蝶優(yōu)化算法中，每只蝴蝶代表解空間的一個搜索單位，釋放香味表示適應(yīng)度值。蝴蝶通過感知香味進(jìn)行全局或局部搜索，以尋找最優(yōu)解。全局搜索中，蝴蝶朝向香味最大的蝴蝶移動；局部搜索中，同種群蝴蝶隨機(jī)移動。算法通過比較隨機(jī)數(shù)r與切換概率p，決定蝴蝶的搜索策略。本課件是可編輯的正常PPT課件蝴蝶優(yōu)化算法特點(diǎn)與應(yīng)用簡單易用蝴蝶優(yōu)化算法的原理簡單，易于理解和實(shí)現(xiàn)，算法參數(shù)較少，減少了調(diào)參的麻煩。同時(shí)，算法的數(shù)學(xué)模型清晰，便于與其他算法結(jié)合使用。高效魯棒蝴蝶優(yōu)化算法具有較強(qiáng)的尋優(yōu)能力和魯棒性，能夠成功地應(yīng)用于各種優(yōu)化問題，且對參數(shù)和初始化不敏感，保證了算法的穩(wěn)定性和有效性。廣泛應(yīng)用蝴蝶優(yōu)化算法可應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理等領(lǐng)域。其強(qiáng)大的尋優(yōu)能力在各類問題中均有所體現(xiàn)，為解決復(fù)雜優(yōu)化難題提供了有效途徑。本課件是可編輯的正常PPT課件02蝴蝶優(yōu)化算法詳解與流程PART本課件是可編輯的正常PPT課件蝴蝶的香味在蝴蝶優(yōu)化算法中，每一只作為搜索單元的蝴蝶都會釋放一定強(qiáng)度的香味。每一只蝴蝶都有自己獨(dú)有的信息，并且會在傳播的過程中隨著距離逐步衰減。蝴蝶覓食機(jī)制蝴蝶優(yōu)化算法中，香味f的計(jì)算主要和三個重要的參數(shù)有關(guān)感知形態(tài)c，刺激因子I，以及功率指數(shù)a。參數(shù)c、I、a共同決定香味強(qiáng)度與傳播方式。蝴蝶優(yōu)化算法本課件是可編輯的正常PPT課件香味計(jì)算與參數(shù)調(diào)節(jié)感知形態(tài)c感知形態(tài)c是指感知香味的方式，在蝴蝶優(yōu)化算法中，指代嗅覺。感知形態(tài)是算法初始化過程的一個常量，這也是基礎(chǔ)蝴蝶優(yōu)化算法可以優(yōu)化的一個參數(shù)。刺激因子I功率指數(shù)a在蝴蝶優(yōu)化算法中，刺激因子I是通過當(dāng)前場景下蝴蝶的適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算得出的，所以當(dāng)一只蝴蝶的適應(yīng)度值較高的時(shí)候，周圍的蝴蝶在全局搜索這一過程中就會自然朝向適應(yīng)度較高的蝴蝶移動。功率指數(shù)a在基礎(chǔ)的蝴蝶優(yōu)化算法中也是一個常數(shù)，它的取值會在功率上產(chǎn)生三種效果，線性響應(yīng)，響應(yīng)壓縮和響應(yīng)膨脹。通過模擬大自然，有研究表明，昆蟲，人類或是其他動物。123本課件是可編輯的正常PPT課件功率指數(shù)與香味傳播功率指數(shù)a功率指數(shù)a其取值影響蝴蝶對刺激因子的響應(yīng)強(qiáng)度。a值增大，響應(yīng)膨脹增強(qiáng)，即香味增長快于刺激因子；a值減小，則響應(yīng)壓縮明顯，香味增長慢于刺激因子。理想情況在一般的場景中a和c的取值范圍都是(0,1)。如果考慮在極端的情況下，如果a=1，這代表香味在傳播的過程中沒有任何損耗，也就是說，一只蝴蝶所散發(fā)出的全部香味都會被另一只蝴蝶所接收到。局部最優(yōu)解這是一種理想的情況，在這種情況下，任意一只蝴蝶散發(fā)出的香味都會被解空間中的任意一只蝴蝶感知到，這樣算法會很容易陷入局部最優(yōu)解。香味的傳播如果a=0，這樣表示一只蝴蝶發(fā)出的香味不能被其他任何一只蝴蝶感知到，也就是香味會在傳播的路徑上全部被消耗掉，所以a的取值對于算法的性能至關(guān)重要。本課件是可編輯的正常PPT課件參數(shù)a與c對算法影響01收斂速度參數(shù)c影響著蝴蝶算法收斂速度。理論上c的取值可以是(0,)，但是實(shí)際的取值還是要和優(yōu)化問題相結(jié)合，在大多數(shù)情況下，取值為(0,1)。02搜索能力與收斂速度a和c作為兩個常量參數(shù)，決定了整個蝴蝶優(yōu)化算法的搜索能力以及收斂速度。調(diào)整a和c的值可以影響算法在解空間中的搜索效率和找到最優(yōu)解的能力。本課件是可編輯的正常PPT課件03蝴蝶的移動與迭代PART本課件是可編輯的正常PPT課件蝴蝶優(yōu)化算法迭代假設(shè)每一只蝴蝶，作為搜索空間的探索者，均能釋放獨(dú)特香味，這香味強(qiáng)度適中，隨距離逐漸衰減，構(gòu)成了算法中信息交換的基石。蝴蝶香氛彌漫蝶舞追尋優(yōu)化蝶翼輕舞尋優(yōu)蝴蝶或隨機(jī)探索周邊，或定向飛向香濃之蝶，其飛行軌跡由香味濃度引導(dǎo)，高適應(yīng)度蝴蝶成為全局搜索的燈塔，引領(lǐng)種群共尋優(yōu)化之道。刺激因子I作為適應(yīng)度函數(shù)，在蝴蝶優(yōu)化算法中扮演關(guān)鍵角色，它驅(qū)動蝴蝶的搜索策略，促使高適應(yīng)度的蝴蝶成為全局搜索的引領(lǐng)者。本課件是可編輯的正常PPT課件初始化啟航迭代階段持續(xù)更新蝴蝶位置，適應(yīng)度與香味需重算。全局搜索中，蝴蝶追香濃之蹤，局部搜索則隨機(jī)探索鄰域，共同推動算法進(jìn)程。迭代中優(yōu)化蝶舞尋全局全局搜索引導(dǎo)蝴蝶向最優(yōu)解進(jìn)發(fā)，而局部搜索則在鄰域內(nèi)精細(xì)探索，共同拓寬搜索范圍，提升找到全局最優(yōu)解的效率與準(zhǔn)確性。定義目標(biāo)函數(shù)，解空間范圍明確，設(shè)定算法常量c、a、p，隨即分散蝴蝶于解空間，初始化并計(jì)算每只蝴蝶適應(yīng)度及香味強(qiáng)度。初始階段與迭代階段本課件是可編輯的正常PPT課件蝴蝶優(yōu)化算法搜索策略蝶舞尋全局蝶舞尋局部蝶翼舞隨機(jī)在大自然中，蝴蝶采用全局與局部相結(jié)合的搜索策略，這一智慧被融入算法設(shè)計(jì)，通過模擬蝴蝶的飛行軌跡，實(shí)現(xiàn)高效而精準(zhǔn)的優(yōu)化搜索。算法用隨機(jī)數(shù)p來決定蝴蝶進(jìn)行全局或局部搜索，若隨機(jī)數(shù)大于p則進(jìn)行全局搜索以拓寬搜索范圍，反之則進(jìn)行局部搜索以精細(xì)探索鄰域。此策略不僅能夠有效避免局部最優(yōu)解的陷阱，還能夠在需要時(shí)對特定區(qū)域進(jìn)行深入的探索，從而提高了找到全局最優(yōu)解的可能性。本課件是可編輯的正常PPT課件全局與局部搜索模擬全局搜索在全局搜索中，每只蝴蝶都傾向于飛向當(dāng)前香味濃度最高的蝴蝶位置。這一過程中，高適應(yīng)度的蝴蝶起到引領(lǐng)作用，推動種群向更優(yōu)化的區(qū)域探索。局部搜索局部搜索則通過隨機(jī)選擇其他蝴蝶作為鄰居，每只蝴蝶都按照一定概率p與其進(jìn)行信息交換和位置更新。這種隨機(jī)探索方式有助于避免陷入局部最優(yōu)。平衡探索與利用通過平衡全局搜索和局部搜索的比例，算法能夠在廣泛探索解空間與精細(xì)挖掘局部區(qū)域之間取得良好平衡，從而提高找到全局最優(yōu)解的效率。本課件是可編輯的正常PPT課件04蝴蝶優(yōu)化算法流程PART本課件是可編輯的正常PPT課件蝴蝶優(yōu)化算法步驟本課件是可編輯的正常PPT課件初始化與參數(shù)設(shè)置搜索策略選擇迭代更新最優(yōu)解終止條件判斷適應(yīng)度計(jì)算與評估種群隨機(jī)初始化設(shè)定蝴蝶優(yōu)化算法的關(guān)鍵參數(shù)，包括蝴蝶種群規(guī)模、迭代次數(shù)上限、感知形態(tài)c、功率指數(shù)a及切換概率p，確保算法高效運(yùn)行。在解空間內(nèi)隨機(jī)生成蝴蝶種群，每只蝴蝶的位置均獨(dú)立同分布，以覆蓋搜索區(qū)域，確保算法從全局角度出發(fā)，有效探索潛在解。針對每只蝴蝶，計(jì)算其適應(yīng)度值，并依據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評估其優(yōu)劣，適應(yīng)度值反映了蝴蝶在解空間中的適應(yīng)性和生存能力。基于全局最優(yōu)蝴蝶的香味強(qiáng)度與隨機(jī)生成的數(shù)r，對比切換概率p，決定采用全局搜索策略還是局部搜索策略，以平衡算法的探索與利用能力。在每一次迭代中，更新全局最優(yōu)蝴蝶的位置和適應(yīng)度值，記錄并傳播最優(yōu)解的信息，以促進(jìn)種群的收斂和進(jìn)化。檢查是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，若是，則算法終止并輸出當(dāng)前全局最優(yōu)解；否則，返回步驟3繼續(xù)迭代優(yōu)化。蝴蝶優(yōu)化算法步驟本課件是可編輯的正常PPT課件算法流程與參數(shù)設(shè)置算法流程概覽關(guān)鍵參數(shù)解析初始化與評估策略選擇與更新終止條件與輸出蝴蝶優(yōu)化算法流程涵蓋參數(shù)設(shè)置、種群初始化、適應(yīng)度計(jì)算、搜索策略選擇、最優(yōu)解更新等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過迭代優(yōu)化全局最優(yōu)解。算法參數(shù)包括蝴蝶種群規(guī)模、迭代次數(shù)、感知形態(tài)c、功率指數(shù)a及切換概率p，對算法性能有重要影響，需根據(jù)具體問題合理設(shè)置。隨機(jī)初始化蝴蝶種群位置，確保覆蓋解空間；通過適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算每只蝴蝶的刺激因子I，為后續(xù)的搜索和評估提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。依據(jù)全局最優(yōu)蝴蝶的香味強(qiáng)度和隨機(jī)數(shù)r與切換概率p的比較結(jié)果，選擇全局或局部搜索策略；同時(shí)更新全局最優(yōu)蝴蝶的位置和適應(yīng)度值。在達(dá)到最大迭代次數(shù)前，算法持續(xù)迭代優(yōu)化；滿足終止條件后，輸出當(dāng)前全局最優(yōu)解，該解為算法最終優(yōu)化結(jié)果。本課件是可編輯的正常PPT課件蝴蝶種群初始化與適應(yīng)度計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算針對每只蝴蝶，計(jì)算其適應(yīng)度值，并依據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評估其優(yōu)劣，適應(yīng)度值反映了蝴蝶在解空間中的適應(yīng)性和生存能力。01刺激因子與評估基于適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算每只蝴蝶的刺激因子I，該因子反映了蝴蝶的適應(yīng)度水平，是評估其生存能力和繁殖潛力的關(guān)鍵指標(biāo)。02本課件是可編輯的正常PPT課件香味強(qiáng)度記錄與搜索策略選擇香味強(qiáng)度計(jì)算利用感知形態(tài)c、刺激因子I和功率指數(shù)a，通過公式（4.1）精確計(jì)算每只蝴蝶的香味強(qiáng)度f，f作為衡量蝴蝶吸引力的關(guān)鍵指標(biāo)。全局最優(yōu)記錄搜索策略選擇機(jī)制在算法運(yùn)行過程中，不斷記錄并更新全局最優(yōu)蝴蝶的位置和適應(yīng)度值，以便為后續(xù)的搜索提供方向和參考。通過生成隨機(jī)數(shù)r并與切換概率p進(jìn)行比較，決定采用全局搜索策略還是局部搜索策略，以實(shí)現(xiàn)搜索過程的靈活性和有效性。123本課件是可編輯的正常PPT課件最優(yōu)解輸出與迭代終止判斷01最優(yōu)解輸出在達(dá)到最大迭代次數(shù)前，算法持續(xù)迭代優(yōu)化；滿足終止條件后，輸出當(dāng)前全局最優(yōu)解，該解為算法最終優(yōu)化結(jié)果。02終止條件判斷嚴(yán)格檢查算法是否滿足最大迭代次數(shù)的終止條件，若是，則終止算法并輸出當(dāng)前全局最優(yōu)解；否則，繼續(xù)迭代優(yōu)化。本課件是可編輯的正常PPT課件05總結(jié)與展望PART本課件是可編輯的正常PPT課件蝴蝶優(yōu)化算法優(yōu)勢與應(yīng)用前景蝴蝶優(yōu)化算法，智能優(yōu)化新星，收斂快尋優(yōu)強(qiáng)。機(jī)制獨(dú)特，香氛傳感導(dǎo)航，全局局部精準(zhǔn)搜解。普適性強(qiáng)，多領(lǐng)域綻放光彩，展現(xiàn)智能優(yōu)化新魅力。智優(yōu)化新篇蝴蝶優(yōu)化算法優(yōu)勢應(yīng)用前景展望蝴蝶優(yōu)化算法，智能優(yōu)化新星，機(jī)制獨(dú)特，香氛傳感導(dǎo)航，全局局部精準(zhǔn)搜解。普適性強(qiáng)，多領(lǐng)域應(yīng)用廣，展現(xiàn)智能優(yōu)化新魅力。理論上，蝴蝶優(yōu)化算法具廣泛應(yīng)用前景。實(shí)際上，算法已展現(xiàn)跨領(lǐng)域適應(yīng)力，助力多行業(yè)優(yōu)化決策。未來，隨著算法成熟度提升，應(yīng)用潛力巨大。本課件是可編輯的正常PPT課件算法收斂速度與尋優(yōu)能力探討收斂速度優(yōu)勢參數(shù)敏感性與穩(wěn)定性尋優(yōu)能力剖析蝴蝶優(yōu)化算法，以其獨(dú)特的香氛感知與全局-局部智能搜索機(jī)制，在優(yōu)化過程中展現(xiàn)出卓越的收斂速度。這得益于算法高效的迭代更新策略。算法通過模擬蝴蝶覓食行為，在解空間中靈活調(diào)整搜索策略，有效避免局部最優(yōu)，提升尋優(yōu)能力。全局與局部搜索的精準(zhǔn)結(jié)合，確保快速找到最優(yōu)解。算法性能受功率指數(shù)和感知形態(tài)等參數(shù)影響顯著，通過合理設(shè)置這些參數(shù)，可進(jìn)一步提升算法的穩(wěn)定性和尋優(yōu)能力，確保優(yōu)化過程的高效與精準(zhǔn)。本課件是可編輯的正常PPT課件深化理論創(chuàng)新強(qiáng)化算法在各行業(yè)實(shí)踐應(yīng)用，根據(jù)反饋持續(xù)優(yōu)化，提升算法普適性與實(shí)效性。聚焦復(fù)雜問題優(yōu)化，展現(xiàn)智能優(yōu)化算法優(yōu)勢與潛力。加強(qiáng)實(shí)際應(yīng)用探索促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作構(gòu)建跨領(lǐng)域合作平臺，匯聚多領(lǐng)域?qū)＜抑腔郏餐苿雍麅?yōu)化算法研究與應(yīng)用創(chuàng)新。攜手前行，共創(chuàng)智能優(yōu)化新篇章，引領(lǐng)未來發(fā)展方向。深化蝴蝶優(yōu)化算法理論研究，探索更高效的優(yōu)化策略與機(jī)制。引入智能學(xué)習(xí)技術(shù)，增強(qiáng)算法自適應(yīng)與泛化能力，推動智能優(yōu)化領(lǐng)域發(fā)展。未來研究方向與展望建議本課件是可編輯的正常PPT課件THANKS感謝觀看本課件是可編輯的正常PPT課件飛蛾撲火優(yōu)化算法本課件是可編輯的正常PPT課件目錄飛蛾撲火優(yōu)化算法的基本原理飛蛾撲火優(yōu)化算法的初始化飛蛾撲火優(yōu)化算法的計(jì)算過程飛蛾撲火優(yōu)化算法的結(jié)束條件飛蛾撲火優(yōu)化算法的全局搜索能力CATALOGUE本課件是可編輯的正常PPT課件01飛蛾撲火優(yōu)化算法的基本原理PART本課件是可編輯的正常PPT課件飛蛾與火焰在飛蛾撲火優(yōu)化算法中，飛蛾是求解問題的候選解，待求變量是飛蛾在空間的位置，通過改變位置向量在多維空間飛行。飛蛾的位置表示飛蛾撲火優(yōu)化算法是群體智能優(yōu)化算法，飛蛾種群飛行的位置用向量矩陣表示；同時(shí)每只飛蛾有唯一適應(yīng)度值向量。迭代過程中，飛蛾位置與火焰位置更新策略不同；飛蛾為搜索個體，火焰為其最優(yōu)位置；每一只飛蛾環(huán)繞火焰飛行。種群位置與適應(yīng)度算法要求每只飛蛾僅利用對應(yīng)火焰更新位置，避免局部極值，增強(qiáng)全局搜索能力；飛蛾與火焰位置相同維度。飛蛾與火焰的更新01020403迭代過程中的更新本課件是可編輯的正常PPT課件飛蛾撲火行為為了對飛蛾撲火的飛行行為進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，每只飛蛾相對火焰的位置更新機(jī)制可采用方程表示，其中Mi表示第i只飛蛾的位置。飛蛾位置更新機(jī)制螺旋函數(shù)條件飛蛾的飛行路徑螺旋函數(shù)S的初始點(diǎn)為飛蛾，終點(diǎn)為火焰位置，波動范圍不超過搜索空間；同時(shí)Di表示第i只飛蛾與第j個火焰之間的距離。式模擬了飛蛾螺旋飛行的路徑，可以看出，飛蛾更新的下一個位置由其圍繞的火焰確定；系數(shù)t決定飛蛾與火焰的距離。本課件是可編輯的正常PPT課件飛蛾撲火行為全局與局部搜索能力火焰位置更新機(jī)制特征與能力螺旋方程表明飛蛾可以環(huán)繞在火焰的周圍而不僅僅是在飛蛾與火焰之間的空間飛行，從而保障了算法的全局搜索能力與局部開發(fā)能力。通過修改參數(shù)t，一只飛蛾可以收斂到火焰的任意的鄰域范圍內(nèi)；t越小，飛蛾距離火焰越近；隨著飛蛾越來越接近火焰，其在火焰周圍更新的頻率越快。將當(dāng)前找到的最優(yōu)解作為下一代火焰的位置；在優(yōu)化的過程中，每一只飛蛾根據(jù)矩陣F更新自身的位置；同時(shí)MFO算法中存在的路徑系數(shù)t為隨機(jī)數(shù)。本課件是可編輯的正常PPT課件飛蛾撲火行為變量r在優(yōu)化迭代過程中按迭代次數(shù)線性減少；每次迭代后，根據(jù)適應(yīng)度值將火焰位置進(jìn)行重新排序得到更新后的火焰序列如圖5.4所示。迭代過程與排序?yàn)榱颂岣哒业礁鼉?yōu)解的概率，算法提出一種自適應(yīng)機(jī)制減少火焰數(shù)量，平衡全局搜索與局部開發(fā)能力；同時(shí)減少了火焰數(shù)量提高了算法性能。自適應(yīng)機(jī)制與性能本課件是可編輯的正常PPT課件優(yōu)化算法的步驟采用式更新當(dāng)前代飛蛾的位置、將更新后的飛蛾位置與火焰位置的適應(yīng)度值重新排序，選取適應(yīng)度值更優(yōu)的空間位置更新為下一代火焰的位置。更新飛蛾的位置判斷迭代次數(shù)通過是否達(dá)到最大迭代次數(shù)來判斷算法是否停止，若未達(dá)到則重復(fù)步驟3-8，否則輸出最優(yōu)解；同時(shí)步驟8是判斷算法是否滿足終止條件的關(guān)鍵步驟。飛蛾撲火優(yōu)化算法包括初始化參數(shù)、隨機(jī)初始化飛蛾種群、計(jì)算適應(yīng)度值、將飛蛾空間位置以適應(yīng)度值遞增的順序排序后賦值給火焰。飛蛾撲火優(yōu)化算法流程本課件是可編輯的正常PPT課件02飛蛾撲火優(yōu)化算法的初始化PART本課件是可編輯的正常PPT課件飛蛾撲火優(yōu)化算法的初始化在飛蛾撲火優(yōu)化算法中，算法參數(shù)包括飛蛾種群規(guī)模、維度以及迭代次數(shù)等，這些參數(shù)需要在算法開始前進(jìn)行初始化。算法參數(shù)初始化隨機(jī)初始化飛蛾種群計(jì)算適應(yīng)度值飛蛾撲火優(yōu)化算法的種群初始化采用隨機(jī)方法，每只飛蛾的位置向量在搜索空間中隨機(jī)生成，作為算法的起始解。適應(yīng)度值用于評估飛蛾位置的好壞，算法通過計(jì)算每只飛蛾的適應(yīng)度值，為后續(xù)的火焰位置更新提供依據(jù)。本課件是可編輯的正常PPT課件03飛蛾撲火優(yōu)化算法的計(jì)算過程PART本課件是可編輯的正常PPT課件飛蛾撲火優(yōu)化算法的計(jì)算過程位置更新根據(jù)飛蛾與火焰的相對位置，利用螺旋函數(shù)更新飛蛾的位置，確保飛蛾圍繞火焰飛行。01火焰位置選擇若更新后飛蛾位置的適應(yīng)度值優(yōu)于當(dāng)代所對應(yīng)的火焰，則選擇該位置為下一代火焰的位置。02局部開發(fā)能力飛蛾的局部開發(fā)能力體現(xiàn)在其能夠圍繞火焰進(jìn)行精細(xì)搜索，從而找到更優(yōu)的解。03全局搜索能力飛蛾撲火優(yōu)化算法通過引入路徑系數(shù)t和隨機(jī)搜索空間，保障了全局搜索能力。04迭代過程隨著迭代次數(shù)的增加，飛蛾將越來越精確地趨近于其對應(yīng)序列中的火焰，從而提高找到更優(yōu)解的概率。05火焰序列更新每次迭代后，根據(jù)適應(yīng)度值對火焰位置進(jìn)行重新排序，得到更新后的火焰序列。06本課件是可編輯的正常PPT課件04飛蛾撲火優(yōu)化算法的結(jié)束條件PART本課件是可編輯的正常PPT課件飛蛾撲火優(yōu)化算法的結(jié)束條件最大迭代次數(shù)判斷算法是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，是結(jié)束算法的重要條件。01輸出最優(yōu)解若未達(dá)到最大迭代次數(shù)，則繼續(xù)執(zhí)行算法，否則輸出當(dāng)前最優(yōu)解。02本課件是可編輯的正常PPT課件05飛蛾撲火優(yōu)化算法的全局搜索能力PART本課件是可編輯的正常PPT課件飛蛾撲火優(yōu)化算法的全局搜索能力平衡全局與局部能力飛蛾撲火優(yōu)化算法通過引入自適應(yīng)火焰數(shù)量減少機(jī)制，有效平衡了全局搜索與局部開發(fā)能力，避免了算法早熟收斂的問題。火焰數(shù)量自適應(yīng)減少提升全局搜索能力在迭代過程中，火焰數(shù)量根據(jù)一定規(guī)則自適應(yīng)減少，使得飛蛾能夠更好地利用全局信息，提高找到最優(yōu)解的概率。通過平衡全局搜索與局部開發(fā)能力，飛蛾撲火優(yōu)化算法顯著提升了全局搜索能力，能夠更準(zhǔn)確地找到問題的最優(yōu)解。123本課件是可編輯的正常PPT課件THANKS感謝觀看本課件是可編輯的正常PPT課件海鷗優(yōu)化算法本課件是可編輯的正常PPT課件目錄海鷗優(yōu)化算法的基礎(chǔ)原理總結(jié)CATALOGUE本課件是可編輯的正常PPT課件01海鷗優(yōu)化算法的基礎(chǔ)原理PART本課件是可編輯的正常PPT課件海鷗遷徙避免碰撞控制變量A的頻率避免位置沖突在遷移過程中，算法模擬海鷗群如何從一個位置移動到另一個位置，為避免與鄰居（其他海鷗）碰撞，算法采用附加變量A計(jì)算海鷗的新位置。表示不與其他海鷗存在位置沖突的新位置，為海鷗當(dāng)前位置，表示當(dāng)前迭代次數(shù)，A表示海鷗在給定搜索空間中的運(yùn)動行為。可以控制變量A的頻率，它的值從2線性降低到0，Maxiteration代表最大迭代次數(shù)，t代表當(dāng)前迭代次數(shù)。計(jì)算最佳位置方向平衡全局和局部搜索海鷗在遷徙過程中，在避免了與其他海鷗的位置重合之后，海鷗會向最佳位置進(jìn)行移動，首先會先計(jì)算最佳位置方向。表示最佳位置所在的方向，為當(dāng)前海鷗最佳位置，為海鷗當(dāng)前位置，B是負(fù)責(zé)平衡全局和局部搜索的隨機(jī)數(shù)。更新海鷗位置海鷗在獲取最佳位置所在方向后，會朝最佳位置進(jìn)行移動，達(dá)到新的位置，該過程用式（6.5）表達(dá)。本課件是可編輯的正常PPT課件海鷗攻擊海鷗的攻擊行為海鷗在遷徙過程中可以不斷改變攻擊角度和速度，它們用翅膀和重量保持高度，當(dāng)攻擊獵物時(shí)，它們就在空中進(jìn)行螺旋形運(yùn)動。運(yùn)動行為描述x，y，z平面中的運(yùn)動行為描述如式（6.6）所示，其中r是每個螺旋的半徑，為范圍內(nèi)的隨機(jī)角度值，u和v是螺旋形狀的相關(guān)常數(shù)。運(yùn)動軌跡示例當(dāng)u=1，v=0.1，為從0遞增到時(shí)，以x，y，z建立坐標(biāo)系，運(yùn)動軌跡如圖6.2所示，海鷗攻擊后的位置可以用式（6.7）表示。海鷗攻擊后的位置攻擊后的位置取決于當(dāng)前海鷗最佳位置，式（6.7）中，為海鷗攻擊后的位置，為當(dāng)前海鷗最佳位置。本課件是可編輯的正常PPT課件海鷗優(yōu)化算法流程設(shè)定算法參數(shù)在海鷗優(yōu)化算法流程圖中，首先設(shè)定海鷗優(yōu)化算法的相關(guān)參數(shù)，包括種群數(shù)量、迭代次數(shù)等。01初始化種群位置根據(jù)設(shè)定的種群數(shù)量與邊界信息初始化種群位置，為算法的運(yùn)行做好準(zhǔn)備。02計(jì)算適應(yīng)度值計(jì)算適應(yīng)度值并保留全局最優(yōu)位置，這是算法選擇適應(yīng)度函數(shù)的關(guān)鍵步驟，用于評估解的質(zhì)量。03海鷗遷徙操作通過海鷗遷徙操作更新種群位置，以探索新的解空間并尋找更優(yōu)秀的解。04海鷗攻擊操作通過海鷗攻擊操作對種群進(jìn)行局部搜索，以進(jìn)一步精煉解并提高解的質(zhì)量。05停止條件判斷判斷是否滿足算法停止條件，若滿足則輸出最優(yōu)解；否則重復(fù)計(jì)算適應(yīng)度值、海鷗遷徙和海鷗攻擊等操作。06本課件是可編輯的正常PPT課件02總結(jié)PART本課件是可編輯的正常PPT課件總結(jié)海鷗優(yōu)化算法是一種新的元啟發(fā)式智能優(yōu)化算法，通過模擬海鷗遷徙和攻擊行為來求解優(yōu)化問題。海鷗優(yōu)化算法遷移和攻擊攻擊行為海鷗優(yōu)化算法的關(guān)鍵在于模擬海鷗的遷移和攻擊行為，以找到最優(yōu)解。遷移過程中，海鷗群避免碰撞并向最佳位置移動。海鷗優(yōu)化算法的攻擊行為是指海鷗在遷徙過程中對獵物的攻擊，通過改變攻擊角度和速度來捕捉獵物。本課件是可編輯的正常PPT課件THANKS感謝觀看本課件是可編輯的正常PPT課件麻雀搜索算法本課件是可編輯的正常PPT課件目錄麻雀搜索算法的基本原理麻雀搜索算法的Python實(shí)現(xiàn)麻雀搜索算法的應(yīng)用案例麻雀搜索算法的優(yōu)缺點(diǎn)分析麻雀搜索算法的未來發(fā)展方向CATALOGUE本課件是可編輯的正常PPT課件01麻雀搜索算法的基本原理PART本課件是可編輯的正常PPT課件麻雀種群麻雀種群表示設(shè)麻雀種群由n只麻雀組成，麻雀種群可以用式（7.1）表示，其中n代表麻雀的數(shù)量，d代表待優(yōu)化問題變量的維數(shù)。01麻雀種群的特性麻雀種群具有群居的習(xí)性，并且種類繁多，它們通常采用發(fā)現(xiàn)者和加入者這兩種行為策略進(jìn)行覓食。02本課件是可編輯的正常PPT課件發(fā)現(xiàn)者位置更新發(fā)現(xiàn)者的責(zé)任在麻雀搜索算法中，具有較好適應(yīng)度值的發(fā)現(xiàn)者在搜索過程中會優(yōu)先獲取食物，為整個麻雀種群尋找食物并為所有加入者提供覓食的方向。發(fā)現(xiàn)者位置更新發(fā)現(xiàn)者可以獲得比加入者更大的覓食搜索范圍；在每次迭代的過程中，發(fā)現(xiàn)者的位置更新，其中t代表當(dāng)前迭代數(shù)，j=1,2,3,...,d。迭代與位置更新itermax是一個常數(shù)，表示最大的迭代次數(shù)，t代表當(dāng)前迭代次數(shù)；表示第i個麻雀在第j維中的位置信息；是一個隨機(jī)數(shù)。覓食環(huán)境與警報(bào)當(dāng)<1時(shí)，這意味著此時(shí)的覓食環(huán)境周圍沒有捕食者，發(fā)現(xiàn)者可以執(zhí)行廣泛的搜索操作；當(dāng)≥1時(shí)，表示種群中的一些麻雀已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了捕食者。本課件是可編輯的正常PPT課件加入者位置更新加入者會時(shí)刻監(jiān)視著發(fā)現(xiàn)者，一旦它們察覺到發(fā)現(xiàn)者已經(jīng)找到了更好的食物，它們會立即離開現(xiàn)在的位置去爭奪食物。加入者的策略加入者的位置更新全局最差位置如果加入者贏了，它們可以立即獲得該發(fā)現(xiàn)者的食物；否則需要繼續(xù)執(zhí)行規(guī)則5）；加入者的位置更新描述如式（7.3）所示。是目前發(fā)現(xiàn)者所占據(jù)的最優(yōu)位置，則表示當(dāng)前全局最差的位置；A表示一個的矩陣，其中每個元素隨機(jī)賦值為1或-1。本課件是可編輯的正常PPT課件麻雀種群的動態(tài)平衡發(fā)現(xiàn)者行為麻雀種群中攻擊者會與高攝取量的同伴爭奪食物資源，而外圍的鳥會不斷調(diào)整位置以獲得更好的位置。發(fā)現(xiàn)者擁有較高的能源儲備，負(fù)責(zé)搜索豐富食物區(qū)域，為加入者提供覓食方向，其能量儲備高低取決于適應(yīng)度值。加入者位置更新加入者行為加入者根據(jù)發(fā)現(xiàn)者的位置進(jìn)行覓食，動態(tài)調(diào)整自身策略，爭奪食物資源，增加捕食率，能量越低則覓食位置越差。意識到危險(xiǎn)麻雀更新當(dāng)意識到危險(xiǎn)時(shí)，群體邊緣的麻雀會迅速向安全區(qū)域移動，以獲得更好的位置，位于種群中間的麻雀則會隨機(jī)走動。本課件是可編輯的正常PPT課件意識到危險(xiǎn)的麻雀位置更新在模擬實(shí)驗(yàn)中，我們假設(shè)意識到危險(xiǎn)的麻雀占總數(shù)量的10%到20%，這些麻雀的初始位置是在種群中隨機(jī)產(chǎn)生的。意識到危險(xiǎn)的麻雀比例根據(jù)規(guī)則6)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式可以表示如式（7.4）所示，其中是當(dāng)前的全局最優(yōu)位置，作為步長控制參數(shù)，是服從均值為0。數(shù)學(xué)表達(dá)式當(dāng)<K>時(shí)，處于種群中間的麻雀意識到了危險(xiǎn)，需要靠近其它的麻雀以此盡量減少它們被捕食的風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)>K>時(shí)，麻雀分散。麻雀聚集與分散本課件是可編輯的正常PPT課件初始化加入者位置更新危險(xiǎn)麻雀位置更新發(fā)現(xiàn)者位置更新適應(yīng)度值計(jì)算與記錄麻雀搜索算法流程初始化麻雀種群，包括隨機(jī)生成麻雀的位置和速度等參數(shù)，同時(shí)設(shè)定算法的相關(guān)參數(shù)，如迭代次數(shù)、種群規(guī)模等。計(jì)算每只麻雀的適應(yīng)度值，并記錄下當(dāng)前最優(yōu)的位置信息，適應(yīng)度值用于評估麻雀的覓食效果。根據(jù)當(dāng)前迭代數(shù)和最大迭代次數(shù)的比值，以及隨機(jī)生成的預(yù)警值和安全值，按照公式更新發(fā)現(xiàn)者的位置。加入者的位置更新包括兩個部分，一部分是隨機(jī)擾動，另一部分是向發(fā)現(xiàn)者所在位置靠近或遠(yuǎn)離。對于意識到危險(xiǎn)的麻雀，根據(jù)其適應(yīng)度值與全局最佳和最差適應(yīng)度值的比較結(jié)果，按照公式更新其位置。本課件是可編輯的正常PPT課件02麻雀搜索算法的Python實(shí)現(xiàn)PART本課件是可編輯的正常PPT課件在初始化階段，需要設(shè)定麻雀種群的數(shù)量和維度，并隨機(jī)生成每只麻雀的初始位置。同時(shí)，需要設(shè)定算法的相關(guān)參數(shù)。初始化麻雀種群根據(jù)發(fā)現(xiàn)者位置更新公式，對發(fā)現(xiàn)者的位置進(jìn)行更新。該更新公式考慮了多種因素，如當(dāng)前迭代數(shù)、最大迭代次數(shù)等。通過計(jì)算每只麻雀的適應(yīng)度值，可以評估其在當(dāng)前位置上的優(yōu)劣。適應(yīng)度值通常根據(jù)優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。010302麻雀搜索算法的Python實(shí)現(xiàn)根據(jù)加入者位置更新公式，對加入者的位置進(jìn)行更新。該更新公式考慮了與發(fā)現(xiàn)者位置的相對關(guān)系，以及全局最差位置的影響。根據(jù)意識到危險(xiǎn)的麻雀位置更新公式，對處于危險(xiǎn)位置的麻雀進(jìn)行位置更新。該公式考慮了全局最優(yōu)位置、適應(yīng)度值等因素。0405加入者位置更新計(jì)算適應(yīng)度值意識到危險(xiǎn)的麻雀位置更新發(fā)現(xiàn)者位置更新本課件是可編輯的正常PPT課件03麻雀搜索算法的應(yīng)用案例PART本課件是可編輯的正常PPT課件麻雀搜索算法的應(yīng)用案例麻雀搜索算法優(yōu)化問題麻雀搜索算法在優(yōu)化問題中表現(xiàn)出色，如函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等，有效尋找全局最優(yōu)解。麻雀搜索算法解決實(shí)例麻雀搜索算法潛力算法成功應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)調(diào)優(yōu)，顯著提升了模型性能，驗(yàn)證了其在復(fù)雜問題求解中的有效性。算法在解決實(shí)際問題時(shí)展現(xiàn)良好潛力，能夠靈活應(yīng)對多種優(yōu)化場景，為智能優(yōu)化領(lǐng)域提供新思路。123本課件是可編輯的正常PPT課件04麻雀搜索算法的優(yōu)缺點(diǎn)分析PART本課件是可編輯的正常PPT課件麻雀搜索算法的優(yōu)缺點(diǎn)分析01麻雀搜索算法的優(yōu)點(diǎn)麻雀搜索算法具有實(shí)現(xiàn)簡單、易于操作、搜索范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，能夠快速地找到全局最優(yōu)解，并且在處理高維優(yōu)化問題時(shí)具有較好的性能。02麻雀搜索算法的缺點(diǎn)麻雀搜索算法在優(yōu)化過程中容易陷入局部最優(yōu)解，且對于某些復(fù)雜問題，其搜索效率較低，可能需要較長的計(jì)算時(shí)間。本課件是可編輯的正常PPT課件05麻雀搜索算法的未來發(fā)展方向PART本課件是可編輯的正常PPT課件麻雀搜索算法的未來發(fā)展方向麻雀搜索算法的改進(jìn)未來的研究可以嘗試將麻雀搜索算法與其他智能優(yōu)化算法結(jié)合，以改進(jìn)其性能。03未來的研究可以將麻雀搜索算法應(yīng)用于更多的實(shí)際問題中，如機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理等。02麻雀搜索算法的應(yīng)用麻雀搜索算法的優(yōu)化未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化麻雀搜索算法的性能，提高其在復(fù)雜問題上的優(yōu)化能力。01本課件是可編輯的正常PPT課件THANKS感謝觀看本課件是可編輯的正常PPT課件鯨魚優(yōu)化算法本課件是可編輯的正常PPT課件目錄CATALOGUE02.鯨魚優(yōu)化算法的初始化04.鯨魚優(yōu)化算法的更新機(jī)制05.鯨魚優(yōu)化算法的應(yīng)用實(shí)例01.03.鯨魚優(yōu)化算法的主體結(jié)構(gòu)鯨魚優(yōu)化算法的基本原理本課件是可編輯的正常PPT課件01鯨魚優(yōu)化算法的基本原理PART本課件是可編輯的正常PPT課件包圍獵物包圍獵物系數(shù)向量的數(shù)學(xué)模型包圍獵物的數(shù)學(xué)模型鯨群在狩獵過程中可以找出獵物的坐標(biāo)，并進(jìn)行包圍，在WOA算法中，先假設(shè)當(dāng)前種群中最優(yōu)鯨魚個體的位置為獵物的位置，種群中其他鯨魚均向最優(yōu)鯨魚包圍。式中，t為當(dāng)前迭代次數(shù)，X*表示當(dāng)前鯨群中最優(yōu)鯨魚的位置，X表示當(dāng)前鯨魚的位置，表示絕對值計(jì)算，“.”表示逐個元素相乘，A和C為系數(shù)向量。a為收斂因子，隨著鯨群的捕食迭代，a值由2線性遞減至0，r表示0到1之間的隨機(jī)數(shù)，在求解問題之前，解空間中的獵物位置對鯨群來說是未知的。本課件是可編輯的正常PPT課件包圍獵物二維空間的位置更新圖8.2描述了公式(8.2)對于二維空間的位置更新的基本原理，搜索個體的位置(X，Y)可以根據(jù)公式(8.2)更新為當(dāng)前最優(yōu)個體的位置(X*，Y*)。三維空間的位置更新n維空間的位置更新圖8.3描述了公式(8.2)對于三維空間的位置更新的基本原理，通過隨機(jī)向量r，鯨魚個體可以到達(dá)圖8.3所示求解空間中的任何位置。在公式(8.2)中，允許任何鯨魚個體更新其在當(dāng)前最優(yōu)解附近的位置，并模擬包圍獵物，將同樣的概念放大到n維的求解空間，搜索個體在超立方體中移動。123本課件是可編輯的正常PPT課件縮小環(huán)繞機(jī)制介紹在[-1,1]中定義A的隨機(jī)值時(shí)，鯨魚個體的新位置可以定義在鯨魚原始位置和當(dāng)前最佳鯨魚位置之間的某個位置，鯨群捕食的縮小環(huán)繞機(jī)制如圖8.4所示。縮小環(huán)繞機(jī)制的作用螺旋更新位置機(jī)制第二種是螺旋更新位置機(jī)制，如圖8.5所示，計(jì)算位于(X,Y)的鯨魚與位于(X*,Y*)的獵物之間的距離，在鯨魚和獵物的位置之間，利用螺旋方程來模仿。第一種是縮小環(huán)繞機(jī)制，通過減少公式(8.3)中a的值來實(shí)現(xiàn)，A的波動范圍也會因a而減小，A表示區(qū)間[-a,a]中的一個隨機(jī)值，其中a在迭代的過程中從2降到0。氣泡網(wǎng)攻擊方式本課件是可編輯的正常PPT課件氣泡網(wǎng)攻擊方式第t次迭代中最優(yōu)鯨魚個體與當(dāng)前鯨魚個體之間的距離，b表示對數(shù)螺旋形方程的常數(shù)，l是[-1,1]之間的一個隨機(jī)數(shù)，“.”是逐元素乘法。螺旋更新位置機(jī)制模型鯨魚在一個縮短的圓圈內(nèi)，沿著一條螺旋形的路徑，同時(shí)圍繞獵物游動，在優(yōu)化過程中有50%的概率在縮小環(huán)繞機(jī)制和螺旋更新位置機(jī)制之間進(jìn)行隨機(jī)選擇。縮小環(huán)繞機(jī)制與螺旋更新為了得到模擬行為的模型，在氣泡網(wǎng)攻擊方式之后，鯨魚開始隨機(jī)尋找獵物，其數(shù)學(xué)模型描述如圖8.6所示，p表示一個在[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)。縮小環(huán)繞機(jī)制與螺旋更新本課件是可編輯的正常PPT課件尋找獵物在尋找獵物的過程中，隨著迭代過程可以利用向量A變化進(jìn)行全局勘探，實(shí)際上，鯨魚會根據(jù)彼此的位置隨機(jī)勘探求解空間。向量A的變化全局勘探階段WOA算法的步驟當(dāng)|A|>1時(shí)，鯨魚通過集體合作獲取獵物位置，使用種群中隨機(jī)個體位置作為導(dǎo)航目標(biāo)來尋找食物，圖8.6展示了WOA算法的全局探索機(jī)制。WOA算法用一組隨機(jī)鯨群的位置開始執(zhí)行，在每次迭代時(shí)，根據(jù)隨機(jī)選擇的鯨魚位置信息或最優(yōu)鯨魚個體位置信息更新自身位置。本課件是可編輯的正常PPT課件隨著參數(shù)a從2降低到0，實(shí)現(xiàn)算法全局勘探階段與局部開發(fā)階段的轉(zhuǎn)變，當(dāng)|A|>1時(shí)，在種群中隨機(jī)選擇一條鯨魚，當(dāng)|A|<1時(shí)，選擇目前適應(yīng)度值最優(yōu)鯨魚。尋找獵物參數(shù)的轉(zhuǎn)變給定p的值，WOA算法有能力在縮小環(huán)繞機(jī)制和螺旋更新位置機(jī)制之間互換，滿足一個終止條件就終止了WOA算法。算法的互換能力WOA是一個全局優(yōu)化器，在最優(yōu)解的附近定義了一個搜索空間，允許其他搜索個體在該域內(nèi)利用當(dāng)前的最優(yōu)位置。WOA算法的特點(diǎn)本課件是可編輯的正常PPT課件尋找獵物鯨魚優(yōu)化算法氣泡捕食法捕食行為模擬鯨魚優(yōu)化算法（WOA）是SeyedaliMirjalili等人提出的智能優(yōu)化算法，通過模擬鯨魚捕食行為實(shí)現(xiàn)優(yōu)化搜索。算法具體通過模擬鯨魚包圍獵物、氣泡網(wǎng)攻擊獵物、尋找獵物等行為實(shí)現(xiàn)優(yōu)化搜索的目的。鯨魚通常以群居為主，在捕食過程中，鯨魚在海的表面包圍著獵物，同時(shí)吐出螺旋形狀的氣泡來捕食。本課件是可編輯的正常PPT課件尋找獵物01氣泡捕食法過程鯨魚潛入水深約15米處，以螺旋形姿勢向水面上游動，吐出大小不等的氣泡，構(gòu)成氣泡網(wǎng)，包圍并逼向獵物。02鯨魚優(yōu)化算法鯨魚優(yōu)化算法是受鯨魚種群獨(dú)特的氣泡網(wǎng)捕食方式而啟發(fā)，通過包圍獵物、尋找獵物、氣泡網(wǎng)攻擊捕食三種機(jī)制搜尋最優(yōu)解。本課件是可編輯的正常PPT課件鯨魚優(yōu)化算法流程初始化與適應(yīng)值計(jì)算最優(yōu)位置與更新參數(shù)更新與隨機(jī)數(shù)鯨魚位置更新最優(yōu)解輸出設(shè)置鯨魚優(yōu)化算法相關(guān)參數(shù)，初始化種群，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)計(jì)算每個鯨魚的適應(yīng)值。計(jì)算并更新最優(yōu)位置和最優(yōu)值，判斷算法是否結(jié)束，結(jié)束則輸出最優(yōu)解，否則繼續(xù)迭代。更新參數(shù)a，A，C，l，生成一個[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)p，判斷p是否小于0.5。若p小于0.5，根據(jù)公式(8.5)更新鯨魚位置；否則，根據(jù)公式(2.2)更新位置。跳轉(zhuǎn)到步驟3繼續(xù)迭代。當(dāng)|A|小于1時(shí)，根據(jù)公式(8.8)更新鯨魚位置；反之，根據(jù)公式(2.2)更新位置。輸出最優(yōu)解。本課件是可編輯的正常PPT課件02鯨魚優(yōu)化算法的初始化PART本課件是可編輯的正常PPT課件鯨魚優(yōu)化算法的初始化在鯨魚優(yōu)化算法的初始化階段，需要設(shè)置算法相關(guān)的參數(shù)，包括種群規(guī)模、迭代次數(shù)、搜索范圍等。初始化參數(shù)根據(jù)初始化參數(shù)，隨機(jī)生成鯨魚種群的位置。鯨魚位置是算法迭代過程中需要更新的變量。隨機(jī)生成鯨魚位置本課件是可編輯的正常PPT課件03鯨魚優(yōu)化算法的主體結(jié)構(gòu)PART本課件是可編輯的正常PPT課件鯨魚優(yōu)化算法的主體結(jié)構(gòu)迭代更新位置算法通過迭代方式更新鯨魚位置，逐步逼近全局最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)高效的全局優(yōu)化搜索。03算法中，鯨魚被抽象為搜索空間中的點(diǎn)，通過模擬鯨魚覓食行為在空間中搜索最優(yōu)解。02鯨魚覓食行為模擬鯨魚優(yōu)化算法概述鯨魚優(yōu)化算法是一種模擬鯨魚覓食行為的優(yōu)化算法，通過迭代更新鯨魚位置來尋找全局最優(yōu)解。01本課件是可編輯的正常PPT課件04鯨魚優(yōu)化算法的更新機(jī)制PART本課件是可編輯的正常PPT課件鯨魚優(yōu)化算法的更新機(jī)制參數(shù)的更新在鯨魚優(yōu)化算法的每次迭代中，參數(shù)a、A、C和l都會根據(jù)一定的規(guī)則進(jìn)行更新，以便控制鯨魚的搜索行為和范圍。隨機(jī)數(shù)p的生成位置更新機(jī)制的選擇算法會生成一個位于[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)p，這個隨機(jī)數(shù)被用來決定鯨魚是更新位置還是進(jìn)行其他操作。根據(jù)隨機(jī)數(shù)p的值，鯨魚優(yōu)化算法會在縮小環(huán)繞機(jī)制和螺旋更新位置機(jī)制之間進(jìn)行選擇，以便更有效地搜索解空間。123本課件是可編輯的正常PPT課件05鯨魚優(yōu)化算法的應(yīng)用實(shí)例PART本課件是可編輯的正常PPT課件鯨魚優(yōu)化算法的應(yīng)用實(shí)例鯨魚優(yōu)化算法的應(yīng)用調(diào)度問題圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí)電力系統(tǒng)鯨魚優(yōu)化算法在眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如工程、物理、化學(xué)、生物、醫(yī)學(xué)、金融、計(jì)算機(jī)科學(xué)等。鯨魚優(yōu)化算法可以應(yīng)用于解決生產(chǎn)調(diào)度問題，通過優(yōu)化生產(chǎn)過程中的各種參數(shù)，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。鯨魚優(yōu)化算法在圖像處理領(lǐng)域也有著應(yīng)用，如圖像分割、圖像配準(zhǔn)等，通過優(yōu)化圖像處理的參數(shù)，提高圖像處理的精度和效率。鯨魚優(yōu)化算法可以用于機(jī)器學(xué)習(xí)的參數(shù)優(yōu)化，通過調(diào)整機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)，提高模型的性能和泛化能力。鯨魚優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)領(lǐng)域有著應(yīng)用，如經(jīng)濟(jì)調(diào)度、無功優(yōu)化等，通過優(yōu)化電力系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。本課件是可編輯的正常PPT課件THANKS感謝觀看本課件是可編輯的正常PPT課件黃金正弦算法及其Python實(shí)現(xiàn)本課件是可編輯的正常PPT課件目錄黃金正弦算法的基本原理黃金正弦算法的Python實(shí)現(xiàn)黃金正弦算法的應(yīng)用案例黃金正弦算法的收斂性分析黃金正弦算法的參數(shù)調(diào)節(jié)與優(yōu)化CATALOGUE本課件是可編輯的正常PPT課件01黃金正弦算法的基本原理PART本課件是可編輯的正常PPT課件正弦函數(shù)正弦函數(shù)由縮寫sin表示，其定義的范圍是[-1,1]。正弦函數(shù)是一個周期函數(shù)，以規(guī)定的間隔重復(fù)定義范圍內(nèi)的數(shù)值，函數(shù)周期是。正弦函數(shù)定義正弦函數(shù)與單位圓正弦函數(shù)的作用正弦函數(shù)上的坐標(biāo)是相對于以原點(diǎn)為中心半徑為1的單位圓上的點(diǎn)的y軸坐標(biāo)，遍歷正弦函數(shù)的點(diǎn)即相當(dāng)于尋遍單位圓上的所有點(diǎn)。正弦函數(shù)對單位圓的掃描類似于對搜索空間的勘探。通過遍歷單位圓上的點(diǎn)，可以找到搜索空間中的最優(yōu)解。本課件是可編輯的正常PPT課件黃金分割黃金分割比例黃金分割系數(shù)的推導(dǎo)黃金分割的應(yīng)用古希臘數(shù)學(xué)家歐多克索斯研究了黃金分割比例，歐幾里得在《Στοιχε?α》中參考并發(fā)展了比例理論，這是最早論述黃金分割的著作。由于按黃金分割比例設(shè)計(jì)的造型更具美感，可以在整體和各個部分之間觀察到最和諧的維度，黃金分割比例被廣泛的應(yīng)用藝術(shù)領(lǐng)域。假設(shè)線段分為p和q兩部分，黃金分割系數(shù)由式（9.1）推導(dǎo)出，式（9.1）可以拆分為（9.2），（9.3）等式。黃金分割比例黃金正弦算法求解式（9.3）可得到黃金分割比例，黃金分割比例不需要梯度信息，且每一步只需要一次迭代縮進(jìn)，每次的縮進(jìn)步長是固定的。黃金正弦算法在正弦路線更新位置的過程中加入黃金分割比例，使算法能不斷縮小所需要搜索的空間。收斂性與尋優(yōu)精度搜索個體在只產(chǎn)生良好結(jié)果的區(qū)域搜索，不是整個搜索空間，很大程度上提高了算法的收斂性和尋優(yōu)精度。本課件是可編輯的正常PPT課件初始化01GSA算法初始化GSA算法在搜索空間內(nèi)隨機(jī)生成初始種群，如式（9.4）所示，其中Vi為第i個個體的初始值;ub，lb為搜索空間上下限值。02初始種群生成GSA算法通過隨機(jī)生成初始種群來開始搜索過程。這些初始種群分布在搜索空間內(nèi)，用于后續(xù)的優(yōu)化迭代。本課件是可編輯的正常PPT課件黃金分割系數(shù)計(jì)算GSA算法在位置更新時(shí)，引入黃金分割系數(shù)x1和x2，以平衡勘探與開發(fā)，縮小搜索空間，加速收斂。黃金分割系數(shù)引入系數(shù)根據(jù)式（9.5）和（9.6）計(jì)算，其中a和b為初始值，t為迭代次數(shù)，確保搜索過程高效且精確。系數(shù)計(jì)算與迭代本課件是可編輯的正常PPT課件位置更新公式隨著迭代次數(shù)的增加，GSA算法通過式（9.7）進(jìn)行位置更新，以逼近最優(yōu)解。位置更新因素更新公式包含了當(dāng)前位置、最優(yōu)位置、隨機(jī)數(shù)以及黃金分割系數(shù)，實(shí)現(xiàn)高效搜索。位置更新本課件是可編輯的正常PPT課件黃金分割系數(shù)更新系數(shù)重置在更新完成后，判斷x1和x2是否相等，如果相等，則需要隨機(jī)重置x1和x2。03如果更新后的解不優(yōu)于當(dāng)前最優(yōu)解，則采用式（9.11）-（9.13）進(jìn)行更新。02解不優(yōu)于最優(yōu)解解優(yōu)于最優(yōu)解如果更新后的解優(yōu)于當(dāng)前最優(yōu)解，則采用式（9.8）-（9.10）進(jìn)行更新。01本課件是可編輯的正常PPT課件黃金正弦算法流程參數(shù)設(shè)置與初始化設(shè)置黃金正弦算法相關(guān)參數(shù)，初始化種群位置，確保算法的初始狀態(tài)合理。01黃金分割系數(shù)計(jì)算根據(jù)初始化的數(shù)據(jù)計(jì)算黃金分割系數(shù)，為后續(xù)的位置更新提供必要的參數(shù)。02適應(yīng)度值計(jì)算與記錄根據(jù)目標(biāo)函數(shù)計(jì)算適應(yīng)度值，記錄最優(yōu)位置，為算法的優(yōu)化提供方向。03位置更新利用式（9.7）進(jìn)行位置更新，通過迭代調(diào)整個體位置以逼近最優(yōu)解。04黃金分割系數(shù)調(diào)整根據(jù)位置更新的結(jié)果，更新黃金分割系數(shù)，以縮小搜索空間并加速收斂。05停止條件判斷與輸出判斷是否滿足停止條件，若不滿足則重復(fù)步驟3-6，若滿足則輸出最優(yōu)解。06本課件是可編輯的正常PPT課件02黃金正弦算法的Python實(shí)現(xiàn)PART本課件是可編輯的正常PPT課件黃金正弦算法的Python實(shí)現(xiàn)使用Python實(shí)現(xiàn)黃金正弦算法，包括參數(shù)設(shè)置、種群初始化、黃金分割系數(shù)計(jì)算、位置更新和算法主循環(huán)等關(guān)鍵步驟。黃金正弦算法實(shí)現(xiàn)算法主循環(huán)中，計(jì)算適應(yīng)度值并更新最優(yōu)位置，利用位置更新公式和黃金分割系數(shù)進(jìn)行迭代，直至滿足停止條件。算法主循環(huán)執(zhí)行本課件是可編輯的正常PPT課件03黃金正弦算法的應(yīng)用案例PART本課件是可編輯的正常PPT課件黃金正弦算法的應(yīng)用案例GSA算法在機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)優(yōu)化中有著廣泛的應(yīng)用。通過自動調(diào)整模型參數(shù)，GSA算法能夠提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測精度和泛化能力。GSA優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)GSA優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GSA調(diào)度發(fā)電計(jì)劃在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，GSA算法可用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置。通過調(diào)整這些參數(shù)，GSA算法能夠改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，提高訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。GSA算法還可用于水電站優(yōu)化調(diào)度。通過合理安排各臺機(jī)的運(yùn)行時(shí)間和發(fā)電量，GSA算法能夠提高水電站的發(fā)電效率和經(jīng)濟(jì)效益。本課件是可編輯的正常PPT課件04黃金正弦算法的收斂性分析PART本課件是可編輯的正常PPT課件黃金正弦算法的收斂性可以通過數(shù)學(xué)證明得到保證。該證明基于黃金分割比例和正弦函數(shù)的性質(zhì)，表明算法在迭代過程中能夠逐漸逼近最優(yōu)解。收斂性證明黃金正弦算法的收斂速度取決于多個因素，包括搜索空間的維度、目標(biāo)函數(shù)的性質(zhì)以及算法參數(shù)的設(shè)置。在合理設(shè)置參數(shù)的情況下，該算法能夠較快地收斂到最優(yōu)解。收斂速度0102黃金正弦算法的收斂性分析本課件是可編輯的正常PPT課件05黃金正弦算法的參數(shù)調(diào)節(jié)與優(yōu)化PART本課件是可編輯的正常PPT課件算法參數(shù)分析黃金正弦算法中的關(guān)鍵參數(shù)包括種群規(guī)模、迭代次數(shù)和黃金分割比率搜索范圍等，這些參數(shù)對算法的收斂速度、全局優(yōu)化能力和計(jì)算效率具有重要影響。參數(shù)調(diào)節(jié)方法通過理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，可以調(diào)節(jié)算法參數(shù)以平衡勘探能力和開發(fā)能力，從而提高算法性能。例如，適當(dāng)增加種群規(guī)模和迭代次數(shù)可以增強(qiáng)算法的全局優(yōu)化能力。黃金正弦算法的參數(shù)調(diào)節(jié)與優(yōu)化本課件是可編輯的正常PPT課件THANKS感謝觀看本課件是可編輯的正常PPT課件教與學(xué)優(yōu)化算法及其Python實(shí)現(xiàn)本課件是可編輯的正常PPT課件目錄教與學(xué)優(yōu)化算法的基本原理教與學(xué)優(yōu)化算法的Python實(shí)現(xiàn)教與學(xué)優(yōu)化算法的應(yīng)用實(shí)例教與學(xué)優(yōu)化算法的優(yōu)缺點(diǎn)分析CATALOG