混沌映射初始化种群之Sin映射step1: 随机生成一个d维向量X(0),向量的每个分量在0-1之间 step2 利用Sin映射生成N个向量。Sin映射如下 X(i+1) =sin(2/X(i))step3 将X的每个分量载波到变量的取值区间上 执行效果: ...
群智能算法的种群初始化 . 基于Tent混沌映射的种群初始化 Tent映射结构简单,分布较为均匀,便利性好,表达式如下: x n left begin matrix frac x n a , leq x n leq a frac x n a ,a lt x n leq end matrix right. 其中, a in , . 一般 a 取 . . . 混沌映射的实验 . 实验效果图 . 结论 ...
2022-03-24 00:46 0 5204 推荐指数:
混沌映射初始化种群之Sin映射step1: 随机生成一个d维向量X(0),向量的每个分量在0-1之间 step2 利用Sin映射生成N个向量。Sin映射如下 X(i+1) =sin(2/X(i))step3 将X的每个分量载波到变量的取值区间上 执行效果: ...
Logstic混沌映射初始化种群 Step 1: 随机生成一个\(d\)维向量\({X_0}\),向量的每个分量在0-1之间。 Step 2: 利用Logistic映射生成N个向量。Logistic映射如下: \[X_{i+1}=\mu{X_{i}.*(1-X_{i ...
在优化领域,混沌映射可以用于替代伪随机数生成器,生成0到1之间的混沌数。经实验证明,利用混沌序列进行种群初始化、选择、交叉和变异等操作会影响算法的整个过程,而且常常能取得比伪随机数更好的效果。下面给出部分常用于群体智能领域的混沌序列 1、Logistic 映射,又称虫口映射 ...
% Good Node Set Matalb-codefunction [GD] = Goodnode(M,N) % M is the number of points; N is the di ...
拉丁超立方体初始化种群 1.引言 群智能算法一般以随机方式产生初始化种群的位置,但是这种方式可能导致种群内个体分布不均匀。拉丁超立方体抽样方法产生的初始种群位置,可以保证全空间填充和抽样非重叠,从而使种群分布均匀。 2.LHS抽样过程 step1: 确定抽样规模\(H\) step2 ...
下载地址 https://www.mongodb.com/download-center/community 下载完成后,一步步安装即可 初始化DB存放目录,找到安装MongoDB的目录下的bin目录,运行命令: 然后你就会发现报错了 PS C:\Program ...
因为java规定,变量没有初始化不能使用,全局变量也就是类的属性,java会在编译的时候,自动将他们初始化,所以可以不什么变量初始化的操作。但是(局部)变量必须初始化 这个在工作中也得到了很好的验证: 如果是在类的成员变量中,BookInfo bookinfo;和BookInfo ...
div#cesiumContainer 2.初始化方法 定义在init() 里后,记得调用 如果你需要 ...