謝謝大佬耸彪，又漲知識(shí)了蛔糯。
優(yōu)化算法matlab實(shí)現(xiàn)（二十八）蝗蟲(chóng)算法matlab實(shí)現(xiàn)注意：此代碼實(shí)現(xiàn)的是求目標(biāo)函數(shù)最大值，求最小值可將適應(yīng)度函數(shù)乘以-1（框架代碼已實(shí)現(xiàn)）查排。注意：此代碼實(shí)現(xiàn)的是求目標(biāo)函數(shù)最大值，求最小值可將適應(yīng)度函數(shù)乘以-1（框架代碼已實(shí)現(xiàn)）...
大佬您好，想請(qǐng)教您一個(gè)問(wèn)題疚顷。看文獻(xiàn)中往往會(huì)說(shuō)道當(dāng)前改進(jìn)算法相比于其他算法收斂速度較快禁偎，但是收斂速度具體提高了多少并沒(méi)有給出量化數(shù)據(jù)腿堤。我想問(wèn)優(yōu)化算法的收斂速度用什么來(lái)描述，可以使用前后兩次迭代的來(lái)確定嗎如暖？比如t2 - t1 < 0.0001視為收斂笆檀。
優(yōu)化算法matlab實(shí)現(xiàn)（二十八）蝗蟲(chóng)算法matlab實(shí)現(xiàn)注意：此代碼實(shí)現(xiàn)的是求目標(biāo)函數(shù)最大值，求最小值可將適應(yīng)度函數(shù)乘以-1（框架代碼已實(shí)現(xiàn)）盒至。注意：此代碼實(shí)現(xiàn)的是求目標(biāo)函數(shù)最大值酗洒，求最小值可將適應(yīng)度函數(shù)乘以-1（框架代碼已實(shí)現(xiàn)）...
您好，有幾個(gè)問(wèn)題想詢(xún)問(wèn)您枷遂。
（1）按照您的經(jīng)驗(yàn)樱衷，您覺(jué)得螢火蟲(chóng)算法現(xiàn)在還有足夠的改進(jìn)空間嗎？改進(jìn)難度如何酒唉？因?yàn)槲掖蛩隳盟鳛槲乙院蟮难芯恐黝}矩桂，但是對(duì)于螢火蟲(chóng)算法的性能了解的不是非常清楚。
（2）在其他論文中還有一個(gè)相對(duì)亮度公式痪伦，我看在您的文章中沒(méi)有列出來(lái)侄榴，您在編碼中螢火蟲(chóng)亮度直接對(duì)應(yīng)其適應(yīng)度值雹锣。這個(gè)相對(duì)亮度概念是真的沒(méi)用嗎？癞蚕，您有沒(méi)有具體實(shí)現(xiàn)過(guò)??蕊爵。
優(yōu)化算法筆記（十）螢火蟲(chóng)算法1. 螢火蟲(chóng)算法簡(jiǎn)介 （以下描述，均不是學(xué)術(shù)用語(yǔ)涣达，僅供大家快樂(lè)的閱讀） 螢火蟲(chóng)算法(Firefly Algorithm,FA)是一種模仿螢火蟲(chóng)之間信息交流在辆，相互吸引集合，...
謝謝您的回復(fù)度苔。
優(yōu)化算法筆記（三十七）非洲野狗算法1. 算法簡(jiǎn)介 （以下描述匆篓，均不是學(xué)術(shù)用語(yǔ)，僅供大家快樂(lè)的閱讀）非洲野狗算法(Dingo Optimization Algorithm)模擬了非洲野狗的捕獵過(guò)程寇窑。該算法提出于...
您好鸦概，我是一名研一學(xué)生，從事群智能優(yōu)化算法的應(yīng)用研究甩骏，不過(guò)我比較菜剛剛?cè)腴T(mén)??窗市。我是看您講解的粒子群算法開(kāi)始的，關(guān)于這些算法的性能您是如何的分析的饮笛，就是您評(píng)判一個(gè)算法的性能主要看哪幾點(diǎn)咨察。
優(yōu)化算法筆記（三十七）非洲野狗算法1. 算法簡(jiǎn)介 （以下描述，均不是學(xué)術(shù)用語(yǔ)福青，僅供大家快樂(lè)的閱讀）非洲野狗算法(Dingo Optimization Algorithm)模擬了非洲野狗的捕獵過(guò)程摄狱。該算法提出于...
