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一、智能优化算法改进种群多样性分析
二、GWO与IGWO种群多样性对比
三、GWO与改进的GWO1种群多样性分析
四、代码获取 一、智能优化算法改进种群多样性分析 为了验证所提出的IDMO中种群多样性的丰富性#xff0c;我们使用下式计算本节中的种群多样性。这个式…目录
一、智能优化算法改进种群多样性分析
二、GWO与IGWO种群多样性对比
三、GWO与改进的GWO1种群多样性分析
四、代码获取 一、智能优化算法改进种群多样性分析 为了验证所提出的IDMO中种群多样性的丰富性我们使用下式计算本节中的种群多样性。这个式子中表示转动惯量表示第个搜索代理在迭代次数为时的第维值表示每次迭代中总体与其质量中心c的离散度 二、GWO与IGWO种群多样性对比 F1: F8: F15: F20: 三、GWO与改进的GWO1种群多样性分析 上图为GWO1和GWO种群多样性的实验结果。由测量的种群多样性在GWO1迭代的早期阶段表现出显著的波动F8、F15、F20。然而这一措施逐渐稳定在较高水平表明GWO1能够有效地避免过早收敛和停滞在局部最优。相比之下GWO的种群多样性不足突出了算法的局限性。这些实验结果表明GWO1在寻找最优解方面强于GWO。
四、代码获取
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