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为了克服标准WOA在初始化和局部开发上…✨ 本团队擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 专业定制毕设、代码✅ 成品或定制查看文章底部微信二维码(1) 基于Levy飞行和单纯形策略的LSWOA算法为了克服标准WOA在初始化和局部开发上的不足本文提出了LSWOA。首先在种群初始化阶段引入混沌反向学习策略。利用混沌映射的随机性和遍历性生成初始种群并计算其反向解择优进入下一代从而显著提高了初始解的质量和分布均匀性。其次针对WOA螺旋更新位置单一的问题引入Levy飞行策略。Levy飞行具有长短步长交替的特性能够对鲸鱼个体的更新位置进行随机扰动这种突变机制有效增加了种群多样性防止算法在迭代后期陷入局部最优。最后结合单纯形法Nelder-Mead Simplex中的反射操作对种群中的精英个体进行精细化搜索。单纯形策略能够充分利用当前最优解周围的几何信息快速逼近极值点从而大幅提升了算法的收敛精度。在UCI标准数据集上的特征选择实验证明LSWOA在减少特征数量的同时有效提升了分类准确率。(2) 基于教与学和逐维柯西变异的TCWOA算法为了进一步提升算法的全局探索与局部开发平衡能力本文提出了TCWOA。该算法利用Sobol低差异序列进行初始化相比伪随机数Sobol序列能更均匀地覆盖搜索空间。核心改进在于引入了“教与学”优化算法TLBO的教学策略在WOA的包围猎物阶段将当前最优个体作为“教师”引导其他“学生”个体向其学习这种机制强化了种群向最优区域的收敛趋势。此外针对可能出现的早熟收敛设计了带惯性权重的逐维柯西变异策略。柯西分布相比高斯分布具有更长的拖尾能在最优个体附近产生更大范围的扰动。逐维变异则允许算法对解的每一个维度独立进行微调避免了维间干扰极大地增强了算法跳出局部极值的能力。波士顿房价预测等实验表明TCWOA在解决回归预测模型的参数寻优问题上表现优异。(3) 基于改进算法的乳腺癌病症筛选系统基于上述理论研究本文开发了一套乳腺癌病症筛选系统旨在解决医疗数据中特征冗余高、预测难度大的问题。该系统集成了LSWOA算法作为核心特征选择引擎能够从庞大的医疗指标中自动筛选出与乳腺癌复发率高度相关的关键特征子集剔除噪声数据。随后利用TCWOA优化后的机器学习模型如支持向量机或随机森林对患者数据进行分类预测。import numpy as np import math class ImprovedWOA: def __init__(self, obj_func, dim, pop_size, max_iter, lb, ub): self.obj_func obj_func self.dim dim self.pop_size pop_size self.max_iter max_iter self.lb lb self.ub ub self.population self.sobol_initialization() self.leader_pos np.zeros(dim) self.leader_score float(inf) def sobol_initialization(self): # Placeholder for Sobol sequence generation # Using random uniform for simplicity in this snippet return np.random.uniform(self.lb, self.ub, (self.pop_size, self.dim)) def levy_flight(self): beta 1.5 sigma (math.gamma(1beta)*math.sin(math.pi*beta/2)/(math.gamma((1beta)/2)*beta*2**((beta-1)/2)))**(1/beta) u 0.01 * np.random.randn(self.dim) * sigma v np.random.randn(self.dim) step u / abs(v)**(1/beta) return step def cauchy_mutation(self, position, t): weight math.exp(-t/self.max_iter) mutation position weight * np.random.standard_cauchy(self.dim) return np.clip(mutation, self.lb, self.ub) def optimize(self): for t in range(self.max_iter): # Check boundaries and calculate fitness for i in range(self.pop_size): self.population[i] np.clip(self.population[i], self.lb, self.ub) fitness self.obj_func(self.population[i]) if fitness self.leader_score: self.leader_score fitness self.leader_pos self.population[i].copy() a 2 - 2 * t / self.max_iter for i in range(self.pop_size): r1 np.random.rand() r2 np.random.rand() A 2 * a * r1 - a C 2 * r2 p np.random.rand() if p 0.5: if abs(A) 1: # Spiral update distance_to_leader abs(self.leader_pos - self.population[i]) self.population[i] distance_to_leader * math.exp(1 * np.random.rand()) * math.cos(2*math.pi*np.random.rand()) self.leader_pos else: # Random search rand_idx np.random.randint(0, self.pop_size) rand_pos self.population[rand_idx] D abs(C * rand_pos - self.population[i]) self.population[i] rand_pos - A * D else: # Teaching-Learning based update phase (Simulated) teacher_factor np.random.randint(1, 3) diff_mean np.random.rand() * (self.leader_pos - teacher_factor * np.mean(self.population, axis0)) self.population[i] diff_mean # Apply Levy Flight or Cauchy Mutation occasionally if np.random.rand() 0.1: self.population[i] self.levy_flight() # Elite mutation if np.random.rand() 0.05: self.leader_pos self.cauchy_mutation(self.leader_pos, t) return self.leader_pos, self.leader_score def sphere(x): return sum(x**2) if __name__ __main__: woa ImprovedWOA(sphere, 30, 50, 100, -100, 100) best_sol, min_val woa.optimize() print(min_val)成品代码50-200定制代码300起可以直接沟通