Python智能优化算法：海鸥优化算法PPT教学课件.pptx

海鸥优化算法

目录海鸥优化算法的基础原理总结CATALOGUE

01海鸥优化算法的基础原理PART

海鸥迁徙避免碰撞控制变量A的频率避免位置冲突在迁移过程中，算法模拟海鸥群如何从一个位置移动到另一个位置，为避免与邻居（其他海鸥）碰撞，算法采用附加变量A计算海鸥的新位置。表示不与其他海鸥存在位置冲突的新位置，为海鸥当前位置，表示当前迭代次数，A表示海鸥在给定有哪些信誉好的足球投注网站空间中的运动行为。可以控制变量A的频率，它的值从2线性降低到0，Maxiteration代表最大迭代次数，t代表当前迭代次数。计算最佳位置方向平衡全局和局部有哪些信誉好的足球投注网站海鸥在迁徙过程中，在避免了与其他海鸥的位置重合之后，海鸥会向最佳位置进行移动，首先会先计算最佳位置方向。表示最佳位置所在的方向，为当前海鸥最佳位置，为海鸥当前位置，B是负责平衡全局和局部有哪些信誉好的足球投注网站的随机数。更新海鸥位置海鸥在获取最佳位置所在方向后，会朝最佳位置进行移动，达到新的位置，该过程用式（6.5）表达。

海鸥攻击海鸥的攻击行为海鸥在迁徙过程中可以不断改变攻击角度和速度，它们用翅膀和重量保持高度，当攻击猎物时，它们就在空中进行螺旋形运动。运动行为描述x，y，z平面中的运动行为描述如式（6.6）所示，其中r是每个螺旋的半径，为范围内的随机角度值，u和v是螺旋形状的相关常数。运动轨迹示例当u=1，v=0.1，为从0递增到时，以x，y，z建立坐标系，运动轨迹如图6.2所示，海鸥攻击后的位置可以用式（6.7）表示。海鸥攻击后的位置攻击后的位置取决于当前海鸥最佳位置，式（6.7）中，为海鸥攻击后的位置，为当前海鸥最佳位置。

海鸥优化算法流程设定算法参数在海鸥优化算法流程图中，首先设定海鸥优化算法的相关参数，包括种群数量、迭代次数等。01初始化种群位置根据设定的种群数量与边界信息初始化种群位置，为算法的运行做好准备。02计算适应度值计算适应度值并保留全局最优位置，这是算法选择适应度函数的关键步骤，用于评估解的质量。03海鸥迁徙操作通过海鸥迁徙操作更新种群位置，以探索新的解空间并寻找更优秀的解。04海鸥攻击操作通过海鸥攻击操作对种群进行局部有哪些信誉好的足球投注网站，以进一步精炼解并提高解的质量。05停止条件判断判断是否满足算法停止条件，若满足则输出最优解；否则重复计算适应度值、海鸥迁徙和海鸥攻击等操作。06

02总结PART

总结海鸥优化算法是一种新的元启发式智能优化算法，通过模拟海鸥迁徙和攻击行为来求解优化问题。海鸥优化算法迁移和攻击攻击行为海鸥优化算法的关键在于模拟海鸥的迁移和攻击行为，以找到最优解。迁移过程中，海鸥群避免碰撞并向最佳位置移动。海鸥优化算法的攻击行为是指海鸥在迁徙过程中对猎物的攻击，通过改变攻击角度和速度来捕捉猎物。

THANKS感谢观看