黄金正余弦差分进化算法

时间: 2023-06-23 10:49:05 浏览: 146

黄金正余弦差分进化算法（Golden Ratio Sine Cosine Differential Evolution，简称GR_SaDE）是一种优化算法，它结合了黄金分割比例、正余弦[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)和差分进化算法。该算法可以[解决](https://geek.csdn.net/educolumn/03368addd5d267af1b4c6df01bb4af26?spm=1055.2569.3001.10083)单[目标](https://geek.csdn.net/educolumn/06c7a9ffb1969a0ad080048a16f82c4e?spm=1055.2569.3001.10083)、多目标和约束优化问题。在GR_SaDE算法中，正弦和余弦[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)被用来产生随机数，以提高算法的搜索能力。同时，黄金分割比例被用来控制算法的步长，以保证算法的稳定性和收敛速度。差分进化算法被用来更新种群，以实现全局搜索和局部搜索的平衡。 GR_SaDE算法在许多优化问题中具有很好的性能，例如[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)优化、机器学习和工程设计等领域。

融合黄金正余弦与反向学习的差分进化算法

融合黄金正余弦函数和反向学习的差分进化算法（Golden Ratio Sine Cosine and Backward Learning Differential Evolution，简称GR_SaBLDE）是一种基于差分进化算法的优化算法。该算法结合了黄金正余弦函数、反向学习和差分进化算法，以提高算法的搜索能力和全局收敛性。在GR_SaBLDE算法中，正弦和余弦函数被用来产生随机数，以增强算法的搜索能力。同时，黄金分割比例被用来控制算法的步长，以保证算法的稳定性和收敛速度。反向学习机制被用来调整差分进化算法的参数，以优化算法的性能。具体来说，反向学习机制可以逐步学习和更新差分进化算法的权重和参数，以适应不同的优化问题。 GR_SaBLDE算法被广泛应用于函数优化、机器学习和工程设计等领域，并取得了很好的结果。与其他差分进化算法相比，GR_SaBLDE算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。