基于比例权重的位置加权关系的黑猩猩优化算法
文章目錄
- 一、理論基礎
- 1、黑猩猩優(yōu)化算法
- 2、一種加權的黑猩猩優(yōu)化算法
- 二、仿真實驗與結(jié)果分析
- 三、參考文獻
一、理論基礎
1、黑猩猩優(yōu)化算法
請參考這里。
2、一種加權的黑猩猩優(yōu)化算法
雖然攻擊者天生就有能力預測獵物的行進路線，但沒有主要原因表明攻擊者的解決方案總是最好的，因為黑猩猩有時會在狩獵過程中放棄任務，或者在整個過程中保持相同的職責。因此，如果根據(jù)攻擊者更新其他黑猩猩的位置，它們可能會陷入局部最優(yōu)，無法探索搜索空間中的新區(qū)域，因為它們的解決方案空間明顯集中在攻擊者的解決方案周圍。此外，還有其他最佳解決方案(驅(qū)趕者、阻礙者和追趕者)的原因。為了解決這個問題，提出了一種基于比例權重的位置加權關系的改進ChOA算法(WChOA)。
歸根結(jié)底，其他黑猩猩被迫根據(jù)攻擊者、驅(qū)趕者、阻礙者和追趕者的位置來更新自己的位置。根據(jù)步長的歐氏距離，提出了相應的加權方法，如下所示：DA→=∣C→1XA→?M→1X→∣,DB→=∣C→2XB→?M→2X→∣,DC→=∣C→3XC→?M→3X→∣,DD→=∣C→4XD→?M→4X→∣(1)\overrightarrow{D_A}=\left|\overrightarrow C_1\overrightarrow{X_A}-\overrightarrow M_1\overrightarrow{X}\right|,\,\,\overrightarrow{D_B}=\left|\overrightarrow C_2\overrightarrow{X_B}-\overrightarrow M_2\overrightarrow{X}\right|,\newline [2ex]\overrightarrow{D_C}=\left|\overrightarrow C_3\overrightarrow{X_C}-\overrightarrow M_3\overrightarrow{X}\right|,\,\,\overrightarrow{D_D}=\left|\overrightarrow C_4\overrightarrow{X_D}-\overrightarrow M_4\overrightarrow{X}\right|\tag{1}DA??=∣∣∣?C1?XA???M1?X∣∣∣?,DB??=∣∣∣?C2?XB???M2?X∣∣∣?,DC??=∣∣∣?C3?XC???M3?X∣∣∣?,DD??=∣∣∣?C4?XD???M4?X∣∣∣?(1)X1→=XA→?A→1(DA→),X2→=XB→?A→2(DB→),X3→=XC→?A→3(DC→),X4→=XD→?A→4(DD→)(2)\overrightarrow{X_1}=\overrightarrow{X_A}-\overrightarrow A_1(\overrightarrow{D_A}),\,\,\overrightarrow{X_2}=\overrightarrow{X_B}-\overrightarrow A_2(\overrightarrow{D_B}),\newline[2ex]\overrightarrow{X_3}=\overrightarrow{X_C}-\overrightarrow A_3(\overrightarrow{D_C}),\,\,\overrightarrow{X_4}=\overrightarrow{X_D}-\overrightarrow A_4(\overrightarrow{D_D})\tag{2}X1??=XA???A1?(DA??),X2??=XB???A2?(DB??),X3??=XC???A3?(DC??),X4??=XD???A4?(DD??)(2)w1=∣X1→∣∣X1→∣+∣X2→∣+∣X3→∣+∣X4→∣(3)w_1=\frac{\left|\overrightarrow{X_1}\right|}{\left|\overrightarrow{X_1}\right|+\left|\overrightarrow{X_2}\right|+\left|\overrightarrow{X_3}\right|+\left|\overrightarrow{X_4}\right|}\tag{3}w1?=∣∣∣?X1??∣∣∣?+∣∣∣?X2??∣∣∣?+∣∣∣?X3??∣∣∣?+∣∣∣?X4??∣∣∣?∣∣∣?X1??∣∣∣??(3)w2=∣X2→∣∣X1→∣+∣X2→∣+∣X3→∣+∣X4→∣(4)w_2=\frac{\left|\overrightarrow{X_2}\right|}{\left|\overrightarrow{X_1}\right|+\left|\overrightarrow{X_2}\right|+\left|\overrightarrow{X_3}\right|+\left|\overrightarrow{X_4}\right|}\tag{4}w2?=∣∣∣?X1??∣∣∣?+∣∣∣?X2??∣∣∣?+∣∣∣?X3??∣∣∣?+∣∣∣?X4??∣∣∣?∣∣∣?X2??∣∣∣??(4)w3=∣X3→∣∣X1→∣+∣X2→∣+∣X3→∣+∣X4→∣(5)w_3=\frac{\left|\overrightarrow{X_3}\right|}{\left|\overrightarrow{X_1}\right|+\left|\overrightarrow{X_2}\right|+\left|\overrightarrow{X_3}\right|+\left|\overrightarrow{X_4}\right|}\tag{5}w3?=∣∣∣?X1??∣∣∣?+∣∣∣?X2??∣∣∣?+∣∣∣?X3??∣∣∣?+∣∣∣?X4??∣∣∣?∣∣∣?X3??∣∣∣??(5)w4=∣X4→∣∣X1→∣+∣X2→∣+∣X3→∣+∣X4→∣(6)w_4=\frac{\left|\overrightarrow{X_4}\right|}{\left|\overrightarrow{X_1}\right|+\left|\overrightarrow{X_2}\right|+\left|\overrightarrow{X_3}\right|+\left|\overrightarrow{X_4}\right|}\tag{6}w4?=∣∣∣?X1??∣∣∣?+∣∣∣?X2??∣∣∣?+∣∣∣?X3??∣∣∣?+∣∣∣?X4??∣∣∣?∣∣∣?X4??∣∣∣??(6)其中，w1w_1w1?、w2w_2w2?、w3w_3w3?和w4w_4w4?分別表示其他黑猩猩從攻擊者、驅(qū)趕者、阻礙者和追趕者身上的學習率，∣?∣|\cdot|∣?∣表示歐幾里德距離。因此，位置加權公式如下：X→(t+1)=1w1+w2+w3+w4×w1X1→+w2X2→+w3X3→+w4X4→4(7)\overrightarrow X(t+1)=\frac{1}{w_1+w_2+w_3+w_4}\times\frac{w_1\overrightarrow{X_1}+w_2\overrightarrow{X_2}+w_3\overrightarrow{X_3}+w_4\overrightarrow{X_4}}{4}\tag{7}X(t+1)=w1?+w2?+w3?+w4?1?×4w1?X1??+w2?X2??+w3?X3??+w4?X4???(7)如前所述，由于一些黑猩猩在狩獵過程中可能沒有任何行動，因此可以考慮50%的概率來選擇黑猩猩的位置加權策略(式(14))或混沌模型。因此，位置更新公式為：Xchimp→(t+1)={Eq.(7)ifμ<0.5Chaotic-Valueifμ≥0.5(8)\overrightarrow{X_{chimp}}(t+1)=\begin{dcases}Eq.(7)\quad\quad\quad\quad\,\,\, if\,\,\mu<0.5\\\text{Chaotic-Value}\quad\, if\,\,\mu\geq0.5\end{dcases}\tag{8}Xchimp??(t+1)={Eq.(7)ifμ<0.5Chaotic-Valueifμ≥0.5?(8)值得注意的是，位置加權關系中的學習率是動態(tài)變化的。這意味著，在WChOA的每次迭代中，這些參數(shù)不是恒定的。它提高了收斂速度，避免了攻擊者、驅(qū)趕者、阻礙者和追趕者陷入局部最優(yōu)。下圖給出了WChOA的偽代碼。
二、仿真實驗與結(jié)果分析
將WChOA與ChOA、SCA、WOA和GWO進行對比，實驗設置種群規(guī)模為30，最大迭代次數(shù)為500，每個算法獨立運行30次，以常用23個測試函數(shù)中的F1、F2(單峰函數(shù)/30維)、F9、F10(多峰函數(shù)/30維)和CEC2019測試函數(shù)的F1、F2為例，結(jié)果顯示如下：
結(jié)果表明，該算法在收斂速度、陷入局部極小值的概率、探索性和開發(fā)性方面都優(yōu)于現(xiàn)有方法。
三、參考文獻
[1] M. Khishe, M. Nezhadshahbodaghi, M. R. Mosavi, et al. A Weighted Chimp Optimization Algorithm[J]. IEEE Access, 2021, 9: 158508-158539.
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的基于比例权重的位置加权关系的黑猩猩优化算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： Bert预训练
- 下一篇： ts语音自建服务器,用轻量搭建自己的语音