蜘蛛蜂优化算法swo多目标参数优化
时间: 2023-09-05 12:14:32 浏览: 379
蜘蛛蜂优化算法(SWO)是一种新型的元启发式优化算法,用于解决多目标参数优化问题。该算法模拟了雌性蜘蛛蜂的狩猎、筑巢和交配行为,具有搜索速度快、求解精度高的优势。
在SWO中,优化问题被建模为多个目标函数的最小化问题。算法通过维护一个蜘蛛蜂种群,其中每个个体代表一个候选解。种群中的个体根据其适应度值进行选择、交叉和变异操作,以生成新的候选解。通过不断的迭代更新,蜘蛛蜂种群逐渐向全局最优解靠近。
蜘蛛蜂优化算法的多目标参数优化过程如下:
1. 初始化蜘蛛蜂种群,并为每个个体分配随机的参数值。
2. 计算每个个体的适应度值,评估其对目标函数的优劣程度。
3. 根据一定的选择策略,选取部分个体作为父代个体。
4. 通过交叉和变异操作,生成一定数量的子代个体。
5. 计算子代个体的适应度值,并将其与父代个体进行比较,选择适应度较好的个体作为下一代种群的成员。
6. 重复步骤3-5,直到满足停止准则(如达到最大迭代次数或达到一个预定的适应度阈值)。
通过上述步骤,蜘蛛蜂优化算法能够在多目标参数优化问题中寻找到一组具有较高性能的解。
参考文献:
Abdel-Basset, M., Mohamed, R., Jameel, M., & Abouhawwash, M. (2023). Spider wasp optimizer: a novel meta-heuristic optimization algorithm. Artificial Intelligence Review.<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [SD-MTSP:蜘蛛蜂优化算法SWO求解单仓库多旅行商问题MATLAB(可更改数据集,旅行商的数量和起点)](https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/132202957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [基于蜘蛛黄蜂优化器 (SWO)求解单目标优化问题附matlab代码](https://blog.csdn.net/m0_57702748/article/details/130030732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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