灰狼优化算法代码注解python / 张生荣

Python&Matlab实现灰狼优化算法的示例代码

目录 1 灰狼优化算法基本思想 2 灰狼捕食猎物过程 2.1 社会等级分层 2.2 包围猎物 2.3 狩猎 2.4 攻击猎物 2.5 寻找猎物 3 实现步骤及程序框图 3.1 步骤 3.2 程序框图 ...

RSA算法是一种非对称加密算法,是现在广泛使用的公钥加密算法,主要应用是加密信息和数字签名. 维基百科给出的RSA算法简介如下: 假设Alice想要通过一个不可靠的媒体接收Bob的一条私人讯息.她可以 ...

测试函数主要是用来评估优化算法特性的,这里我用python3绘制了部分测试函数的图像.具体的测试函数可以结合维基百科来了解.想要显示某个测试函数的图片把代码结尾对应的注释去掉即可,具体代码如下: im ...

最近在看吴恩达的机器学习课程,自己用python实现了其中的logistic算法,并用梯度下降获取最优值. logistic分类是一个二分类问题,而我们的线性回归函数的取值在负无穷到正无穷之间,对于 ...

在传统的递归中,典型的模式是,你执行第一个递归调用,然后接着调用下一个递归来计算结果.这种方式中途你是得不到计算结果,知道所有的递归调用都返回. 这样虽然很大程度上简洁了代码编写,但是让人很难它跟高效 ...

目录 1. 前言什么是分形算法? 2. 分形算法 2.1 科赫雪花 2.2 康托三分集 2.3 谢尔宾斯基三角形 2.4 分形树 3. 总结 1. 前言分形几何是几何数学中的一个分支,也称大自然几 ...

目录 1.概述 2.37 个 CEC 基准测试函数代码 3.F1 Matlab代码仿真 1.概述嗅觉剂优化是一种新颖的优化算法,旨在模仿气味分子源尾随的药剂的智能行为.该概念分为三个阶段(嗅探,尾随 ...

目录 1.概述 2.捕食过程的数学模型 2.1 种群初始化 2.2 群体攻击过程 2.3 迫害攻击过程 2.4 野狗的存活率 3.Matlab代码实现 3.1 代码 3.2 结果 1.概述野狗优化算 ...

目录 1.鲸鱼优化算法建模 1.1 包围猎物 1.2 螺旋狩猎 1.3 搜索猎物 1.4 算法流程图 2.Matlab代码实现 2.1 结果 2.2 代码 1.鲸鱼优化算法建模鲸鱼优化算法(WOA) ...

目录前言 1.概述 1.1黑洞算法 1.2黑洞搜索优化算法 1.3黑洞搜索算法的实现过程 2.Matlab代码实现 2.1主函数 2.2目标函数 2.3黑洞优化算法 3.结果展现前言应用的领域很 ...

一.爬山法简介爬山法(climbing method)是一种优化算法,其一般从一个随机的解开始,然后逐步找到一个最优解(局部最优). 假定所求问题有多个参数,我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可 ...

开篇: 测试过程中,对于多参数参数多值的情况进行测试用例组织,之前一直使用[正交分析法]进行用例组织,说白了就是把每个参数的所有值分别和其他参数的值做一个全量组合,用Python脚本实现,就是iter ...

目录 1.引例 2.牛顿迭代算法求根 3.牛顿迭代优化 4 代码实战:Logistic回归 1.引例给定如图所示的某个函数,如何计算函数零点x0 在数学上我们如何处理这个问题? 最简单的办法是解方程 ...

优化PHP代码技巧的小结1. 如果一个方法能被静态,那就声明他为静态的,速度可提高 1/4;2. echo 的效率高于 print,因为 echo 没有返回值,print 返回一个整型;3. 在循环之 ...

TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索(information retrieval)与文本挖掘(text mining)的 ...

当计算超过20以上的阶乘时,阶乘的结果值往往会很大.一个很小的数字的阶乘结果就可能超过目前个人计算机的整数范围.如果需求很大的阶乘,比如1000以上完全无法用简单的递归方式去解决.在网上我看到很多用C ...

本文实例讲述了PHP排序算法之快速排序(Quick Sort)及其优化算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本思想: 快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进.他的基本思想是:通过一趟 ...

伴随着自然语言技术和机器学习技术的发展,越来越多的有意思的自然语言小项目呈现在大家的眼前,聊天机器人就是其中最典型的应用,今天小编就带领大家用不到20行代码,运用两种方式搭建属于自己的聊天机器人. 1 ...

本文实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 文中代码出自<机器学习实战>CH02,可参考本站: 机器学习实战 (Peter Harrin ...

k-近邻算法概述简单地说,k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. k-近邻算法优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. 适用数据范围:数值型 ...