지능형 최적화 알고리즘: 새 떼 알고리즘
@; 사이의 상수는 첫 번째 새의 적합도 값이며, 0분할을 피하기 위해 사용되며 컴퓨터에서 가장 작은 상수입니다. 인구 값의 평균 적합도.
새들은 추적을 피하거나 먹이를 찾기 위해 정기적으로 다른 지역으로 날아갑니다. 이동 주기를 FQ로 놔두고 다른 지역에 도착하면 다시 먹이를 찾습니다. 생산자인 일부 새들은 먹이를 찾기 시작하고, 다른 새들은 생산자를 따라 먹이를 찾습니다. 생산자와 거지는 규칙 (4)에 따라 모집단에서 선택될 수 있으며 생산자와 거지의 행동은 다음 공식으로 설명될 수 있습니다.
여기서: 기대값을 갖는 가우스 생성을 나타냅니다. 0이고 표준편차 1은 분포된 난수이며, 는 거지가 생산자와 함께 먹이를 찾을 확률입니다.
알고리즘 흐름도는 다음과 같습니다:
[1] MENG X B, GAO X Z, LU L H. 새로운 생체 영감 최적화 알고리즘: 새 떼 알고리즘[J]. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 2015.
[2] Zeng Xi, Peng Chunhua, Wang Kui, Zhang Yanwei, Zhang Minghan. 새 떼 알고리즘 기반 마이크로그리드의 다중 목표 운영 최적화 [J] . 전력 시스템 보호 및 제어, 2016, 44(13):117-122.
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