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记录计算智能优化算法的学习笔记,通过阅读论文并复现的形式加深对相关的启发式智能优化的理解。

Results 2 Computational-intelligence issues
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同学,你好,有点小疑问,看来你matlab中代码关于探狼游走的更新公式: XJ_every_h = wolf_position(detective_wolf_index(j),:) + sin(2*pi*(1:h)'/h) .* step_a; 假设是在二维空间,个体狼坐标 [x, y], 更新公式后XJ = [x, y] + [0.1, 0.3, 0.4]’(假设这是sin后求出的值) = [x+0.1 y+0.1; x + 0.3 y + 0.3; x+0.4 y+0.4]...

您好! 首先非常感谢您能够整理出关于“一种新的基于Sigmoid函数的自适应加权粒子群优化器”论文中的思想,并基于论文复现了Python代码,这对我起到了非常重要的帮助。 其次我也注意到您在介绍这篇论文关于粒子距离计算时,给出了您的三种理解,我对你的直觉非常敬佩。不过在论文中的"IV Experimental Results and Discussion"章节中,指出了该文使用的是欧氏距离。 原文为“It is worth poingting out that the Euclidean distance is chosen as the distance metric in this paper.” 最后依旧非常感谢您的工作和分享。