bfo-细菌觅食优化算法迁徙操作的代码

问题描述

细菌觅食优化算法迁徙操作的代码

BFO算法在迁徙部分完成:
对每个细菌随机生成一个概率值,若该值<Ped,则该细菌消亡重新生成一个新的。
目前见到的经典BFO代码的迁徙部分都是这么写的:

    for m=1:s
        if  Ped>rand % % Generate random number
            P(1,:,1,1,1)= 50*rand(s,1)';
            P(2,:,1,1,1)= .2*rand(s,1)';
           %P(3,:,1,1,1)= .2*rand(s,1)';
        else
            P(:,m,1,1,ell+1)=P(:,m,1,Nre+1,ell); % Bacteria that are not dispersed
        end
    end
end % Go to next elimination and disperstal

实在不理解,为什么细菌消亡后产生的新值要赋值给P(1,:,1,1,1)而不是P(:,m,1,1,ell+1)?这个新值不是应该用于下一次趋化开始么?
其中,P(维度,第i个细菌,第j-1次趋化,第k次复制,第l次迁徙)

感激不尽!

时间: 2024-11-05 03:11:05

bfo-细菌觅食优化算法迁徙操作的代码的相关文章

独家 | 一文读懂优化算法

一.前言 模拟退火.遗传算法.禁忌搜索.神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点,其中共同特点就是模拟了自然过程.模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程,遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想,禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程,神经网络更是直接模拟了人脑.它们之间的联系也非常紧密,比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路.把它们有机地综合在一起,取长补短,性能将更加优良. 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序,尤其是人工神经网络,是对计算

c-用 粒子群优化算法/细菌觅食算法 求解下列方程 C 或者C++语言或者Java都可以!

问题描述 用 粒子群优化算法/细菌觅食算法 求解下列方程 C 或者C++语言或者Java都可以! 使用 粒子群优化算法/细菌觅食算法 求解或者优化下列方程,使用C语言或者C++语言或者Java都可以! 解决方案 http://www.pudn.com/downloads311/sourcecode/math/detail1379743.html 解决方案二: 粒子群优化算法的JAVA实现 解决方案三: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/hh8824

粒子群优化算法简介

好好学数学. 一.问题来源 经朋友介绍,帮一个伙计做了下PSO的优化.......赚点生活费而已. 欢迎大家和我联系做算法类项目,QQ:1198552514 二.背景介绍 2.1 人工生命 人工生命:研究具有某些生命基本特征的人 工系统.包括两方面的内容: 1.研究如何利用计算技术研究生物现象: 2. 研究如何利用生物技术研究计算问题. 我们关注的是第二点.已有很多源于生物现象的计算技巧,例如神经网络和遗传算法.现在讨论另一种生物系统---社会系统:由简单个体组成的群落和环境及个体之间的相互行为

levmar 2.6发布 拉凡格优化算法的C/C++实现

levmar是一个http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/17547.html">功能强大和高效率的LM 拉凡格优化算法的C++/C++实现.LM解决了非线性的最小二乘法问题,配备了一个m 观测模型,即是非线性的未知参数(M>=N).levmar包括双重和单个的精度LM变量,分析和有限差分的雅可比矩阵.它也支持一些约束非线性最小二乘,可以使用线性方程和box 限制. levmar 2.6该版本增加了对角线缩放xlevmar_bc_der()的功

【直观梳理深度学习关键概念】优化算法、调参基本思路、正则化方式等

引言 深度学习目前已成为发展最快.最令人兴奋的机器学习领域之一,许多卓有建树的论文已经发表,而且已有很多高质量的开源深度学习框架可供使用.然而,论文通常非常简明扼要并假设读者已对深度学习有相当的理解,这使得初学者经常卡在一些概念的理解上,读论文似懂非懂,十分吃力.另一方面,即使有了简单易用的深度学习框架,如果对深度学习常见概念和基本思路不了解,面对现实任务时不知道如何设计.诊断及调试网络,最终仍会束手无策. 本系列文章旨在直观系统地梳理深度学习各领域常见概念与基本思想,使读者对深度学习的重要概念

蓝桥杯-算法训练 操作格子

算法训练 操作格子   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB        问题描述 有n个格子,从左到右放成一排,编号为1-n. 共有m次操作,有3种操作类型: 1.修改一个格子的权值, 2.求连续一段格子权值和, 3.求连续一段格子的最大值. 对于每个2.3操作输出你所求出的结果. 输入格式 第一行2个整数n,m. 接下来一行n个整数表示n个格子的初始权值. 接下来m行,每行3个整数p,x,y,p表示操作类型,p=1时表示修改格子x的权值为y,p=2时表示求区间[x,y]内格子权

关于粒子群优化算法的测试程序代码

问题描述 关于粒子群优化算法的测试程序代码 Griewank.Schaffer.Cosine mixture.Michalewicz.Rosenbrock.多峰函数这几个 函数的测试代码,例如sphere函数的这种格式: function f = fitness(x) a = size(x,2); %[x,y] = meshgrid(-100:1:100); f=0; for i = 1:a f=f+x(i)^2; end

判断一个数是质数的优化算法

问题描述 判断一个数是质数的优化算法 判断1000 000 00内的一个数是否是素数,比较优化一点的,i从2到sqrt(i)循环判断,效率不行,希望大神指点. 解决方案 用一个表记录下已经找到的素数,判断更大的数的时候,只要判断2~sqrt(i)范围内素数表上的数就可以了.因为一个数如果可以被一个合数整除,必然可以被由它构成的素数整除. 具体算法http://blog.csdn.net/liukehua123/article/details/5482854 解决方案二: 可以参考以下链接 htt

策略梯度下降过时了,OpenAI 拿出一种新的策略优化算法PPO

雷锋网 AI 科技评论按:美国时间7月20日,OpenAI 刚刚通过自己的研究博客介绍了一种新的优化算法 Proximal Policy Optimization(近端策略优化,PPO).据介绍,这种算法用在强化学习中时表现能达到甚至超过现有算法的顶尖水平,同时还更易于实现和调试.所以 OpenAI 已经把PPO作为自己强化学习研究中首选的算法.雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论把这篇介绍 PPO 算法的博文编译如下. 图中就是一个 OpenAI 利用 PPO 训练的机器人.它要学习走.跑