文章目录一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法（1）自适应权重方法（2）Levy飞行策略（3）改进WOA的算法流程图二、实验测试及分析三、参考文献 一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法请参考这里。2、改进的鲸鱼优化算法为了避免传统的WOA在求解后期容易陷入局部最优导致的算法早熟从而收敛使进度不高的问题，本文改进WOA的思路从以下两个方法入手：一是使用自适应权重方法，使得WOA的局部寻
1.项目背景改进的麻雀搜索优化算法针对麻雀搜索算法(SSA)在求解目标函数最优解时，种群多样性不丰富，易陷于局部最优和多维函数求解精度差等问题，提出改进的麻雀搜索算法(ISSA)。首先，利用反向学习策略初始化种群，增加种群多样性；然后，对步长因子进行动态调整，提高算法的求解精度；最后，对侦查预警的麻雀位置更新公式引入 Levy 飞行,提高算法寻优能力和跳出局部极值的能力。本项目通过IS
# Levy飞行图的Python实现
## 引言
Levy飞行（Levy Flight）是一种随机游走过程，是由法国数学家保罗·莱维（Paul Lévy）在20世纪初提出的。与经典的随机游走不同，Levy飞行的特征在于其跃迁长度的概率分布具有重尾特性，使得某些步长远大于平均步长。这种现象在自然界中广泛存在，如动物觅食、股票价格波动等。本文将实现一个简单的Levy飞行示例，并讨论其图形化展示。
# 理解与实现Levy飞行算法优化
Levy飞行算法是一种基于随机游走的算法，它模拟生命体的捕食行为，广泛应用于优化问题。本文将带你一步一步实现Levy飞行算法的Python代码，适合刚入行的小白。
### 任务流程步骤
在实现Levy飞行算法之前，我们首先需要了解整个工作的流程。请参考下表：
| 步骤 | 描述
项目代码阅读记录这个栏目将会总结我在学习过程中阅读过的项目代码的总结和记录。 文章目录项目代码阅读记录一、全局变量二、主函数main二、runGame()三、余下函数1. getNewBoard()2.def isBoardFull(board)3.def getHumanMove(board, isFirstMove):4.def isValidMove(board, column)5.def
偷学Python之最后的项目二：飞机大战小游戏（纯代码）古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼甜甜先说这次用Python中的pygame模块来完成一个飞机大战的小游戏；基本思路是通过方向键来控制飞机的左右移动射击飞船。成品效果此贴为这个小游戏的完整代码，带有完整的注释，另外一个贴中有完整的流程。 文章目录偷学Python之最后的项目二：飞机大战小游戏（纯代码）甜甜先说安装pyg
一 ： python 的交互模式： @1.>>>是“提示符”。 @2.关闭交互模式的三种方法：Ctrl+Z 回车 输入quit() 命令 直接关闭命令窗口 @3.中断程序 ： Ctrl+C 例如：>>>while True : … print(“i love u”) 二 ： IDLE 1.建立一个python的源文件：File—>new File–>
摘要：针对樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm,SSA）在寻优过程中存在的收敛速度
原创
2023-05-04 11:56:52
267阅读
一、樽海鞘算法
樽海鞘是一种透明的桶状生物，和水母比较相似。它通过吸水、喷水来移动的。由于它生活在寒带的深海里面，给我们的研究造成了一定的困扰。但是，这并不影响我们对它的研究。在深海里，樽海鞘是以樽海鞘链的形式存在，这就是我们感兴趣的群体行为之一。
樽海鞘群算法就是在模拟樽海鞘的聚集行为，它们组成樽海鞘链，然后进行捕食和移动。樽海鞘链由两种类型的樽海鞘组成：领导者和追随者，领导者是链的头部
原创
2021-08-01 23:29:02
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针对正弦余弦算法(SCA,sine cosine algorithm)局部搜索能力差的缺陷，提出自学习策略和Levy飞 行的正弦余弦优化算法 (SCASL,sine cosine
原创
2023-05-04 12:06:52
174阅读
Random Walk（随机行走）前言本人对随机行走算法理解并不是非常透彻（甚至可以说是不理解），仅仅根据定义用python将随机行走进行实现出来，因此本文章一定漏洞百出，仅仅只能参考。我理解的定义给定一张图，图中包含\(nv\)个点和\(ne\)条无向边，给出一个起始点\(s\)，目的地\(t\)以及一个随机跳跃概率\(p\).从点\(s\)开始行走，这里设点所在的当前位置为\(cur\).每次
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2023-11-06 17:56:35
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摘要：由于飞蛾扑火优化（MFO）算法收敛速度和计算精度还有待提高,提出一种改进的基
原创
2023-05-04 12:00:26
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基于levy飞行改进的麻雀搜索算法文章目录基于levy飞行改进的麻雀搜索算法1.Levy飞
原创
2023-05-04 11:54:00
343阅读
1 简介针对樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)在寻优过程中存在的收敛速度较慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的采用莱维飞行策略的条件化更新的樽海鞘群算法(Levy Flight-based Conditional Updating Salp Swarm Algorithm,LECUSSA),并将其运用于分类算法的特征子集选择过程.首先,利用莱维飞行策略的长短跳
原创
2022-02-16 12:17:12
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蝗虫优化算法是一种元启发式优化算法，能够用于解决任务调度问题。已有的改进蝗虫优化算
原创
2023-05-04 12:23:52
154阅读
一、麻雀算法
优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。
麻雀搜索算法的具体步骤描述以及公式介绍：
构建麻雀种群：
其中，d表示待优化问题的维数，n表示麻雀种群的数量。所有麻雀种群的适应度函数可以表
原创
2021-07-14 19:53:56
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摘要：本文首先利用莱维飞行策略与模拟退火机制对秃鹰搜
原创
2023-05-04 12:17:40
184阅读
一、麻雀算法
优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。
麻雀搜索算法的具体步骤描述以及公式介绍：
构建麻雀种群：
其中，d表示待优化问题的维数，n表示麻雀种群的数量。所有麻雀种群的适应度函数可以表示成
原创
2021-08-15 18:22:10
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一、理论基础 1、基本鲸鱼优化算法 1、启发 鲸鱼优化算法 (whale optimization algorithm,WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单、参数少以及跳出局部最优的能力强。 图1 座头鲸的狩猎 ...
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2021-08-18 11:29:00
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一、理论基础
1、基本鲸鱼优化算法
1、启发
鲸鱼优化算法 (whale optimization algorithm,WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单、参数少以及跳出局部最优的能力强。
图1 座头鲸的狩猎摄食行为
2、包围猎物
座头鲸能识别猎物的位置并围着它们转。由于最优位置在搜索空间中的位置是未知的，W
原创
2021-08-18 11:29:43
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