智能优化算法优化算法文章目录智能优化算法优化算法1.算法原理2.实验
1 简介优化算法(Slime mould algorithm,SMA)由 Li等于 2020 年提出,其灵感来自于的扩散和觅食行为,属于元启发算法。具有收敛速度快,寻优能力强的特点。优化算法用数学模型模仿觅食行为和形态变化, SMA 包括三个阶段,分别为接近食物阶段、包围食物阶段和抓取食物阶段。2 部分代码% Equlibrium Slime Mould Algorithm (LS
原创 2022-04-22 11:18:02
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1 简介优化算法(Slime mould algorithm,SMA)由 Li等于 2020 年提出,其灵感来自于的扩散和觅食行为,属于元启发算法。具有收敛速度快,寻优能力强的特点。优化算法用数学模型模仿觅食行为和形态变化, SMA 包括三个阶段,分别为接近食物阶段、包围食物阶段和抓取食物阶段。2 部分代码% % "MOSMA: Multi-objective Slime Moul
原创 2022-03-25 21:38:17
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摘要:为进一步提高标准算法的收敛速度和求解精度,采用 Tent 混
原创 2023-05-04 12:17:47
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1 简介This paper proposes a multi-objective Slime Mould Algorithm (MOSMA), a multi-objective variant of the recently-developed Slime Mould Algorithm (SMA) for handling the multi-objective optimizat
原创 2022-02-17 17:28:33
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# 卷积神经网络和算法比较 ## 引言 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和算法(Slime Mould Algorithm, SMA)都是在不同领域中受到广泛关注的算法。CNN是一种用于处理具有网格结构数据的深度学习算法,而SMA是模仿的生长行为来解决优化问题的启发式算法。本文将对这两种算法进行比较,并通过代码示例来展示它们的应用。
原创 2023-08-26 07:07:27
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1 简介At this moment, we need a good optimizer to obtain the optimalthreshold values by utilizing the Eq. (14) as an objective function.In this context, here we introduce an effificient optimizer. The d
原创 2022-02-04 15:41:54
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1 简介优化算法(Slime mould algorithm,SMA)由 Li等于 2020 年提出,其灵感来自于的扩散和觅食行为,属于元启发算法。具有收敛速度快,寻优能力强的特点。优化算法用数学模型模仿觅食行为和形态变化, SMA 包括三个阶段,分别为接近食物阶段、包围食物阶段和抓取食物阶段。​2 部分代码% Adaptive Opposition Slime Mould Alg
原创 2022-03-21 18:41:09
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时序分解 | Matlab实现SMA-CEEMDAN利用优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解
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原创 2022-10-23 18:57:02
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分类预测 | Matlab实现SMA-KELM优化算法优化核极限学习机分类预测
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原创 2023-07-22 22:05:46
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典型的单隐含层前馈神经网络结构如图1 所示,由输入层、隐含层和输出层组成,输 入层与
原创 2023-05-04 12:26:38
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回归预测 | MATLAB实现SMA+WOA+BOA-LSSVM基于算法+鲸鱼算法+蝴蝶算法优化LSSVM回归预测
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原创 2023-08-25 15:54:23
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回归预测 | Matlab实现SMA-GPR算法优化高斯过程回归多变量回归预测
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原创 2023-09-04 13:42:09
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