インテリジェントアルゴリズムの改善について ~ 雷を避ける方法と、改善されたインテリジェントアルゴリズムの品質を判断する方法

免責事項:作者のオリジナルコードの転売・転売は禁止されており、違反者は処罰されます!

現在、インターネット上にはインテリジェントなアルゴリズムを改良するためのコードが増えており、非常に高価なものもありますが、コードの品質は必ずしも高いとは限りません。

今日は、改良されたインテリジェントアルゴリズムが高品質であるかどうかを識別する方法についてのちょっとしたトリックを説明します。

インターネット上のインテリジェント アルゴリズムを改善するためのコードのほとんどは、CEC2005 関数セットで改善されています。

まず、この関数セットについてコメントしておきますが、CEC2005 は非常に古典的な関数セットであると言わざるを得ません。ただし、この関数セットの関数は比較的単純です。ここに CEC2005 関数セットが添付されていますので、この関数セットの式を確認することができます。

050f83bbf66c01d133274e96f5023a08.png

簡単ではありますが、CEC2005の機能群に優れた機能が一つもないのかというと、決してそうではありません。(ここで述べた卓越性は、インテリジェントなアルゴリズムの最適化能力を真にテストすることができます)

CEC2005 の関数セットはもう少し複雑で、インテリジェントなアルゴリズムの最適化機能をテストできます。Xiaotao 氏はそれを要約しました: F6、F7、F8、F12、F13。将来的にオンラインでインテリジェントなアルゴリズム コードを改善することを選択する場合は、これらの機能のスクリーンショットが添付されているかどうかを確認する必要があります。

ある人がインテリジェントなアルゴリズムを改善しても、これらの関数を表示用に選択しない場合は、その人のコーディング レベルと改善のアイデアに問題があるはずです。この種の改善されたアルゴリズムは、多くの場合、最も単純な関数しか最適化できません。より難しい関数に遭遇すると、必然的に局所最適に陥ることになります。

Xiaotao は非常に多くのインテリジェントなアルゴリズムを変更しており、以前に変更されたアルゴリズムの一部が最適ではなく、さまざまな困難な機能に完全に適応できないことも認めています。今日これを書いて、将来的にインテリジェントなアルゴリズムを改善するのはさらに困難になるでしょうが、それよりも重要なことは、いくつかの単純な機能が優れているという理由だけでこのアルゴリズムが優れていると考えないでください、常に目を開いておく必要があることです。効果的です。

また、一部の改良されたアルゴリズムが CEC2005 の一部の単純な機能でうまく動作しないという事実もありますが、これは必ずしも他の関数セットでうまく動作しないことを意味するわけではありません。重要なのは、それを実際の問題と組み合わせるということです。実際の問題において、改良されたアルゴリズムが他のアルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮する場合、それは、この改良されたアルゴリズムが実際の問題に合わせてカスタマイズされていることを意味し、問題はありません。彼について何か悪いことを言うこと。

現在では、高度な論文を出版したい場合は、CEC2005 の機能セットを追加してもしなくても問題ありませんが、CEC2017 または CEC2022 を追加する必要があります。

その中で、CEC2017 関数セットは CEC2005 関数セットに次いで最も古典的であり、インテリジェント アルゴリズムの改善効果を最もよくテストできる関数セットでもあります。

後に CEC2019、CEC2020、CEC2021、および CEC2022 関数セットに登場した多くの関数は、CEC2017 関数セットにも含まれています。

Xiaotaoが過去に改良したインテリジェントアルゴリズムの完全なセットが添付されており、そのすべてはXiaotaoによって慎重にデバッグおよび変更されています。

改良されたインテリジェントな最適化アルゴリズムのコレクション (MATLAB)
改良されたインテリジェントアルゴリズムファミリーバケット: https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ2XmJ5w
マルチ戦略により改善されたフンコロガシの最適化 - スパイラル探索 + 最適値ガイダンス + 逆学習戦略
フンコロガシの最適化の改善 -- Levi's Flight と Triangle Wandering 戦略の採用
Osprey と Cauchy の突然変異を組み合わせた Sparrow 最適化アルゴリズムが素晴らしい結果をもたらしました。改良版のスパロー、強くお勧めします。
改良された Levy フライトとカオス マッピングに基づく粒子群最適化アルゴリズム
改善された Levy フライトとカオス マッピングに基づく Golden Eagle 最適化アルゴリズム
10 のカオス マッピング最適化 Gray Wolf アルゴリズム
ゴールデンサインの融合、10種類のカオスマッピング、完成!最適な値を把握するために、この記事のアイデアを使用してすべてのインテリジェント アルゴリズムを改善できます。
CEC2005 および CEC2017 の機能で実行される、Levy フライトに基づく量子粒子群
2023 インテリジェント アルゴリズムの改善 -- 登山チーム最適化アルゴリズムのサインとコサインとコーシー変動の融合
サイン、コサイン、コーシー変異を統合した Sparrow 検索アルゴリズム
サイン、コサイン、屈折後方学習を組み合わせたオオタカ最適化アルゴリズム
3 つの戦略により、ベルーガ、フンコロガシ、スズメのアルゴリズムと比較して、スナネコの群れ最適化アルゴリズム (MSCSO) が改善されました
力を合わせましょう!3 つの戦略によりスネーク最適化アルゴリズムが改善されました (GOSO‍)‍
改善された正弦アルゴリズムに基づくフンコロガシ最適化アルゴリズム (MSADBO)
免疫アルゴリズムの改善、サイン戦略と Levy フライト、MATLAB コードの統合
バタフライ検索と統合された Sparrow 最適化アルゴリズム (MATLAB コードが付属)
ゴールドラッシュオプティマイザーのアイデアに基づいて改良されたハイイロオオカミアルゴリズム
適応型 t 分布変動のための粘菌最適化アルゴリズム、MATLAB コード
Cauchy 変異と適応 Levy 飛行を統合した Cuckoo 最適化アルゴリズム、MATLAB コード

ff348eacf68be12564476f97a6764d9f.gif

a6798506532d9c0565d7eaad3cb715fa.png

コードを簡単に検索

おすすめ

転載: blog.csdn.net/woaipythonmeme/article/details/133398857