近年来,已经发布了一系列基于人口的过度使用方法。尽管它们广受欢迎,但由于操纵了系统的互联网营销、产品捆绑和广告技术,大多数方法具有不确定性和不成熟的性能验证。为了解决这些问题,本研究提出了一种名为“饥饿游戏搜索”(HGS)的通用基于总体的优化技术。该技术结构简单,稳定性特殊且非常实用,更有效地解决约束和非约束问题。HGS算法设计灵感源自动物的饥饿驱动行为选择,以实现更快的收敛和高质量的结果。
HGS算法实现全局搜索和优化的新方法
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第13章粒子群优化算法的全局搜索技术
粒子群优化算法(PSO)是一种全局优化算法,模拟鸟群或鱼群的集体行为,由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法基于群体智能理论,在多维空间中模拟粒子的飞行和搜索,以寻找最优解。本章介绍了三种基本的PSO变体:标准粒子群优化算法、惯性权重粒子群优化算法和认知社会学习因子的PSO。提供了可运行的代码示例,帮助用户根据需要进行修改。算法应用于工程优化、机器学习和神经网络训练等领域,具有并行计算能力强的优点,但也存在早熟收敛和收敛速度慢的挑战。
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