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旅游网站页面设计,上海网站开发定制,wordpress 分页不出来,wordpress 主机服务主题✅ 博主简介#xff1a;擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导#xff0c;毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。(1) 深入探究并形式化定义了灰狼优化算法的一种关键“特殊性”#xff1a;其寻优精度与问题理…✅博主简介擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。(1) 深入探究并形式化定义了灰狼优化算法的一种关键“特殊性”其寻优精度与问题理论最优解在搜索空间中的绝对位置高度相关具体表现为当理论最优解远离坐标原点时算法的性能会显著下降。为系统性验证这一现象首先设计了一组可自由平移的基准测试函数。这些函数通过对经典测试函数施以坐标平移变换而生成其函数形态和难度保持不变但全局最优点被精确地平移至指定坐标。随后设计对照实验让标准GWO算法分别在原始测试函数和一系列平移后的测试函数上进行优化。实验结果清晰显示随着最优解点与原点距离的增加GWO找到的解的质量如最优适应度值、收敛精度呈现系统性恶化。进一步分析揭示其根本原因在于GWO的位置更新公式内在的“向心性”偏差。在GWO的狩猎机制中狼群的位置更新严重依赖于当前种群中的α、β、δ狼即前三优个体而这三个领导者的位置更新又隐含地向原点或当前种群中心收缩的趋势导致整个种群的搜索重心被无形地锚定在原点附近区域。当真实最优点远离该区域时算法需要克服强大的结构性偏差才能进行有效探索从而造成性能损失。这一特殊性的发现不仅解释了GWO在某些实际问题中表现不佳的原因也为其改进指明了核心方向必须打破或修正这种固有的位置偏差。(2) 针对上述发现的特殊性从三个不同技术路径出发提出了三种具有互补优势的改进灰狼优化算法。第一种是无领导交叉搜索灰狼优化算法其核心思想是削弱领导狼对普通狼的绝对支配并引入种群间的信息交叉。该算法在每次迭代中以一定概率让部分个体不执行标准的包围狩猎公式而是随机选择两个不同个体进行算术交叉操作生成新的探索方向。这种方法打破了领导狼引导的单一搜索模式增加了种群探索的随机性和多样性有效缓解了向原点收缩的倾向。第二种是基于停滞检测的灰狼优化算法其重点在于动态识别和跳出搜索停滞。算法持续监控种群最佳适应度的改进情况一旦检测到连续若干代没有显著提升即判定陷入局部停滞。此时算法不是简单地随机重置而是启动一个定向扰动阶段基于历史搜索信息在未被充分探索的空间区域重新初始化部分个体或者对当前领导狼的位置施加基于莱维飞行的长距离突变从而强制种群跳出当前可能陷入的非原点附近的次优区域。第三种是基于混沌对立学习的灰狼优化算法旨在提升初始种群质量和迭代过程中的开发效率。在初始化阶段不仅使用混沌映射生成分布均匀的初始解还同时为每个混沌解计算其对立解从中择优构成初始种群确保起点的高质量和多样性。在迭代过程中定期对当前优秀个体进行对立学习计算其对立位置并评估如果更优则替换这种方式能快速将搜索引向可能被忽视的对称区域加速收敛。综合实验表明NLGWO在寻优精度和效率上取得了最佳平衡普适性最强。(3) 将综合性能最优的无领导交叉搜索灰狼优化算法应用于三个不同领域的实际优化问题验证其有效性和实用性。在无线传感器网络覆盖优化问题中目标是在监控区域内部署有限数量的传感器节点以最大化网络的总覆盖范围。将每个节点的二维坐标编码为NLGWO的一个个体适应度函数定义为所有节点覆盖区域的并集面积。NLGWO通过优化节点位置能够使节点从随机的初始部署状态快速分散到区域中的各个关键点有效避免覆盖重叠和盲区显著提升网络覆盖率。在新型混凝土配合比优化设计中目标是以最低成本获得满足特定工作性、强度和耐久性要求的混凝土。决策变量为水、水泥、砂、石及各种外加剂的用量。NLGWO的个体代表一种配合比方案适应度函数是一个融合了成本、强度预测值与目标值偏差、坍落度预测值等多目标的加权函数。NLGWO能够在复杂的材料响应曲面中寻找到满足多重约束的经济最优配比。在基于Kapur熵的多阈值图像分割中需要寻找多个阈值将图像灰度直方图分割为若干类使得各类的熵之和最大。这是一个高维、离散的优化问题。NLGWO直接搜索这些阈值的最优组合其高效的搜索能力能够快速找到优于传统遍历方法的分割阈值在保证分割质量的同时大幅缩短计算时间。import numpy as np import math def shifted_sphere(x, shift): z x - shift return np.sum(z**2) class NLGWO: def __init__(self, pop_size, dim, bounds, max_iter): self.pop_size pop_size self.dim dim self.bounds bounds self.max_iter max_iter self.positions np.random.rand(pop_size, dim) * (bounds[1] - bounds[0]) bounds[0] self.fitness np.zeros(pop_size) self.alpha_pos np.zeros(dim) self.alpha_score float(inf) self.beta_pos np.zeros(dim) self.beta_score float(inf) self.delta_pos np.zeros(dim) self.delta_score float(inf) def evaluate(self, objective_func): for i in range(self.pop_size): self.fitness[i] objective_func(self.positions[i]) if self.fitness[i] self.alpha_score: self.alpha_score self.fitness[i] self.alpha_pos self.positions[i].copy() elif self.fitness[i] self.beta_score: self.beta_score self.fitness[i] self.beta_pos self.positions[i].copy() elif self.fitness[i] self.delta_score: self.delta_score self.fitness[i] self.delta_pos self.positions[i].copy() def crossover_search(self, wolf_idx): if np.random.rand() 0.3: idx1, idx2 np.random.choice(self.pop_size, 2, replaceFalse) alpha np.random.rand() new_position alpha * self.positions[idx1] (1 - alpha) * self.positions[idx2] new_position np.clip(new_position, self.bounds[0], self.bounds[1]) self.positions[wolf_idx] new_position return True return False def update_position(self, wolf_idx, a): if self.crossover_search(wolf_idx): return r1, r2 np.random.rand(2) A1 2 * a * r1 - a C1 2 * r2 D_alpha abs(C1 * self.alpha_pos - self.positions[wolf_idx]) X1 self.alpha_pos - A1 * D_alpha r1, r2 np.random.rand(2) A2 2 * a * r1 - a C2 2 * r2 D_beta abs(C2 * self.beta_pos - self.positions[wolf_idx]) X2 self.beta_pos - A2 * D_beta r1, r2 np.random.rand(2) A3 2 * a * r1 - a C3 2 * r2 D_delta abs(C3 * self.delta_pos - self.positions[wolf_idx]) X3 self.delta_pos - A3 * D_delta new_position (X1 X2 X3) / 3.0 new_position np.clip(new_position, self.bounds[0], self.bounds[1]) self.positions[wolf_idx] new_position def optimize(self, objective_func): self.evaluate(objective_func) for iter in range(self.max_iter): a 2 - iter * (2 / self.max_iter) for i in range(self.pop_size): self.update_position(i, a) self.evaluate(objective_func) return self.alpha_pos, self.alpha_score def wsn_coverage_objective(positions, area_size, sensor_range): num_sensors len(positions) // 2 sensor_x positions[0:num_sensors] sensor_y positions[num_sensors:] coverage_map np.zeros((area_size, area_size)) for i in range(num_sensors): x_center, y_center int(sensor_x[i]), int(sensor_y[i]) x_start max(0, x_center - sensor_range) x_end min(area_size, x_center sensor_range 1) y_start max(0, y_center - sensor_range) y_end min(area_size, y_center sensor_range 1) for x in range(x_start, x_end): for y in range(y_start, y_end): if (x - x_center)**2 (y - y_center)**2 sensor_range**2: coverage_map[x, y] 1 coverage_ratio np.sum(coverage_map) / (area_size * area_size) return -coverage_ratio def concrete_mix_objective(proportions): water, cement, sand, aggregate, admixture proportions cost 0.05*water 0.12*cement 0.03*sand 0.02*aggregate 0.5*admixture wc_ratio water / cement predicted_strength 50.0 * (0.4 / wc_ratio) - 10.0 strength_error abs(predicted_strength - 40.0) workability 200 - 500*wc_ratio 2*admixture workability_error abs(workability - 100.0) total_score cost 0.5*strength_error 0.2*workability_error return total_score def kapur_entropy_objective(thresholds, histogram, num_levels256): thresholds sorted([int(t) for t in thresholds]) thresholds [0] thresholds [num_levels-1] total_entropy 0.0 for i in range(len(thresholds)-1): start, end thresholds[i], thresholds[i1] if end start: return 1e9 class_hist histogram[start:end] prob class_hist / (np.sum(class_hist) 1e-10) prob prob[prob 0] entropy -np.sum(prob * np.log(prob)) total_entropy entropy return -total_entropy nlgwo_wsn NLGWO(pop_size30, dim20, bounds[0, 50], max_iter100) best_layout, best_cov nlgwo_wsn.optimize(lambda x: wsn_coverage_objective(x, 50, 5)) print(fBest WSN Coverage Ratio: {-best_cov:.4f})如有问题可以直接沟通