协调探索和开发能力的改进灰狼优化算法

matlab开发-多方位探索和探索。移动机器人路径规划或C空间机械手运动规划的多重RRT实现

改进的增强拉格朗日函数,带有改进的灰太狼优化算法,用于约束优化问题

蚁群算法和强化学习中的Sarsa结合成为一种优化技术，其在组合优化中的应用给出了明确的思路。蚁群算法和强化学习中的Sarsa结合的基本原理，重点讨论了如何使用该方法来改进组合优化问题。本文的结果表明，

针对协同优化算法计算量大、优化结果多为局部最优解的问题，提出了一种改进的协同优化算法。首先，在系统级一致性等式约束中采用改进的松弛因子，使系统级优化的可行域是存在的，且可行域的范围逐步减小，以保证子学

优化算法在汽车动态称重信号处理中的改进和简化

群体多样性的丧失是导致粒子群优化(PSO) 出现早期收敛的重要原因, 鉴于此, 对PSO 运动方程进行概率 特性分析, 指出了方程中学习参数的概率分布及参数间的相依性与群体多样性丧失之间的关系, 并提

传统的粒子滤波算法在重采样期间丢弃小重量粒子,因此重要性权重落在极少数粒子上。这会导致采样粒子贫化、粒子多样性缺失以及需要大量粒子才能进行比较准确的状态估计等问题,针对这些问题,提出了一种改进的蝶式算

这篇文章介绍了一种改进的蚁狮优化算法——IALO算法，基于原始ALO算法，通过两项改进策略提升了算法性能。改进1将间断性边界收缩因子改为连续性，增强了算法的遍历性；改进2将均衡的权重系数改为动态权重系

灰狼算法和智能优化算法的实现

探索大鲹鱼优化算法的测试函数大鲹鱼优化算法 (GTO) 作为一种新兴的群智能算法，需要在不同的测试函数上进行评估，以验证其性能和有效性。以下列举一些常用的测试函数：单峰函数: 用于评估算法的收敛