1.初始化搜索空间和瞪羚群体。 2.评估每只瞪羚的适应度函数值。 3.每只瞪羚根据适应度函数值和其他瞪羚的适应度函数值,决定移动方向和步长。 4.更新每只瞪羚的解。 5.重复步骤 2-4,直到找到最优解。 三、山瞪羚优化算法的基本思想和操作步骤 山瞪羚优化算法的基本思想是:在搜索空间中,初始化一群山瞪羚,每...
山瞪羚优化算法简介 山瞪羚优化算法(Mountain Gazelle Optimization Algorithm,MGOA)是对瞪羚优化算法的改进和优化。山瞪羚是一种生活在崎岖山地的动物,具有对不同地形的适应能力,这种动物的行为启发了MGOA算法的设计。 山瞪羚优化算法在瞪羚优化算法的基础上进行了改进和扩展,主要包括个体相互作用和解的搜索过程。MGOA算...
电机参数辨识是一个多变量非线性优化问题,传统的优化算法往往容易陷入局部最优解,无法得到全局最优解。而山瞪羚优化算法具有全局优化能力,因此在电机参数辨识中应用广泛。 以某电机为例,通过采集电机的电流、电压、速度等数据,建立其数学模型。然后利用山瞪羚优化算法进行参...
2.根据权利要求1一种基于山瞪羚优化算法的多机器人气味源定位方法,其特征在于:步骤二中改变参数条件生成的不同类型的源,包括稳定周期源、稳定时变源以及衰减源。 3.根据权利要求1一种基于山瞪羚优化算法的多机器人气味源定位方法,其特征在于:改进山瞪羚优化算法的步骤: 4.根据权利要求1所述的一种基于山瞪羚优化算...