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做网站怎么分手机版和电脑版,贵州软件开发 网站开发,扬州网站建设费用,广东网络推广服务✅ 博主简介#xff1a;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#xff0c;毕业论文、期刊论文经验交流。 ✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。 1) 针对粒子群优化算法中参数设置依赖人工经验、缺乏自适应性的问题#xff0c;提出一种基于…✅博主简介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。✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。1) 针对粒子群优化算法中参数设置依赖人工经验、缺乏自适应性的问题提出一种基于神经网络指导的参数动态调整机制。该机制通过编码每个粒子的历史搜索表现如适应值变化轨迹和位置信息作为神经网络的输入特征。神经网络采用多层感知机结构其输出层生成对粒子加速系数包括认知因子和社会因子的调整量从而实现对每个粒子的个性化参数配置。为训练神经网络引入强化学习框架将粒子执行调整动作后的适应值改进作为奖励信号使用策略梯度方法更新网络权重使网络学会在搜索过程中动态优化参数策略。实验部分在CEC2013测试集的28个基准函数上进行验证结果表明该算法能显著提升收敛精度和搜索效率尤其在多峰和复杂地形问题上表现优异避免了传统PSO因固定参数导致的早熟收敛或停滞现象。(2) 为解决粒子群优化算法中全局学习目标单一、种群多样性不足的缺陷设计一种基于角色划分与神经网络协同的多样性增强策略。首先根据粒子的适应值排名和搜索历史将其动态划分为领导者、跟随者和漫游者三类角色领导者负责探索潜在最优区域跟随者向领导者学习以进行局部开发漫游者执行随机搜索以维持多样性。针对每种角色独立训练一个神经网络其输入为该角色粒子的集体行为特征如平均移动方向和分散度输出为角色特定的加速系数调整和位置更新规则。此外引入角色转换机制当粒子适应值变化停滞时通过候选粒子评估重新分配角色确保种群结构动态演化。在CEC2017测试集的30个函数上的实验显示该算法在保持搜索多样性的同时提高了全局最优解的发现概率相较于标准PSO改进变体求解精度平均提升15%以上。(3) 面向动态优化环境中粒子群算法难以跟踪变化最优解的问题提出一种基于群体行为决策神经网络的自适应搜索框架。该框架的核心是构建一个全局决策网络其输入为整个种群的实时状态包括粒子位置分布、适应值梯度和环境变化检测信号隐藏层通过聚类算法划分子群每个子群中心代表一个局部搜索方向输出层决策每个粒子的两个关键动作一是选择学习目标子群中心或全局最优二是调整加速系数以平衡勘探与开发。网络训练采用深度强化学习将环境反馈如最优解位移或适应值波动转化为多目标奖励函数通过Actor-Critic算法优化网络参数使种群能快速响应动态变化。在移动峰基准MPB数据集上的仿真表明该算法在动态跟踪精度和稳定性上优于主流动态优化算法能有效处理周期性和随机性变化问题为实时优化应用提供可靠基础。import numpy as np import random class NeuralNetwork: def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.W1 np.random.randn(input_dim, hidden_dim) * 0.01 self.b1 np.zeros((1, hidden_dim)) self.W2 np.random.randn(hidden_dim, output_dim) * 0.01 self.b2 np.zeros((1, output_dim)) def forward(self, X): self.z1 np.dot(X, self.W1) self.b1 self.a1 np.tanh(self.z1) self.z2 np.dot(self.a1, self.W2) self.b2 return self.z2 def backward(self, X, y, learning_rate): m X.shape[0] dz2 self.z2 - y dW2 np.dot(self.a1.T, dz2) / m db2 np.sum(dz2, axis0, keepdimsTrue) / m da1 np.dot(dz2, self.W2.T) dz1 da1 * (1 - np.tanh(self.z1) ** 2) dW1 np.dot(X.T, dz1) / m db1 np.sum(dz1, axis0, keepdimsTrue) / m self.W1 - learning_rate * dW1 self.b1 - learning_rate * db1 self.W2 - learning_rate * dW2 self.b2 - learning_rate * db2 class ReinforcementLearner: def __init__(self, state_dim, action_dim): self.policy_net NeuralNetwork(state_dim, 64, action_dim) self.value_net NeuralNetwork(state_dim, 64, 1) self.gamma 0.99 def get_action(self, state): action_mean self.policy_net.forward(state) action action_mean np.random.randn(*action_mean.shape) * 0.1 return action def update(self, states, actions, rewards): returns [] G 0 for r in reversed(rewards): G r self.gamma * G returns.insert(0, G) returns np.array(returns) returns (returns - np.mean(returns)) / (np.std(returns) 1e-8) values self.value_net.forward(states) advantages returns - values.flatten() self.policy_net.backward(states, actions * advantages[:, np.newaxis], 0.001) self.value_net.backward(states, returns[:, np.newaxis], 0.01) class PSOWithNNAndRL: def __init__(self, num_particles, dim, objective_func): self.particles np.random.rand(num_particles, dim) * 100 - 50 self.velocities np.random.rand(num_particles, dim) * 0.1 self.pbest_positions self.particles.copy() self.pbest_values np.array([objective_func(p) for p in self.particles]) self.gbest_position self.particles[np.argmin(self.pbest_values)] self.gbest_value np.min(self.pbest_values) self.objective_func objective_func self.rl_agent ReinforcementLearner(dim * 2, dim) def update(self, iteration): for i in range(len(self.particles)): state np.concatenate([self.particles[i], self.velocities[i]]).reshape(1, -1) action self.rl_agent.get_action(state) self.velocities[i] self.velocities[i] * 0.5 action.flatten() * 0.5 self.particles[i] self.velocities[i] current_value self.objective_func(self.particles[i]) if current_value self.pbest_values[i]: reward 1.0 self.pbest_values[i] current_value self.pbest_positions[i] self.particles[i].copy() if current_value self.gbest_value: self.gbest_value current_value self.gbest_position self.particles[i].copy() reward 2.0 else: reward -0.5 self.rl_agent.update(state, action, [reward]) return self.gbest_value def sphere_function(x): return np.sum(x ** 2) pso PSOWithNNAndRL(30, 10, sphere_function) for iter in range(100): best_val pso.update(iter) if iter % 20 0: print(fIteration {iter}: Best Value {best_val})如有问题可以直接沟通