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(SCI论文必看)(加入多种多目标优化算法和帕累托前沿解)基于五种2024最新智能算法优化BP神经网络的多目标参数寻优(多目标海鸥鲸鱼遗传灰狼鱼鹰蜣螂等)
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基于五种2024智能算法优化BP神经网络的多目标参数寻优 创新性(1.结合多目标2.智能算法改进)和工作量 BKA_BP 2024 黑翅鸢算法优化BP神经网络数据回归预测 HO_BP 2024 河马算法优化BP神经网络数据回归预测 GOOSE_BP 2024 鹅算法优化BP神经网络数据回归预测 NRBO_BP 2024 牛顿-拉夫逊优化BP神经网络数据回归预测 CPO_BP 2024 豪冠猪算法优化BP神经网络数据回归预测 多目标鲸鱼 BKABP_NSWOA 多目标鱼鹰 HOBP_NSHOOA 多目标海鸥 GOOSEBP_MOSOA 多目标灰狼 NRBOBP_MOGWO 多目标遗传 CPOBP_NSGA GABP_NSGAII NSGAIII 多目标蜣螂 DBOBP_NSDBO 懒人救星版: 1.任意多输入多输出(包括单输出)都可以用 4输入2输出.xlsx 4输入3输出.xlsx 5输入3输出.xlsx 2.加入数据拟合散点图 3.全新自适应作图,自适应对比求误差,自适应对输入输出进行归一化 数据特点:(多元化的数据) 包含0-1数据、大于1的数据和极大的数据(10的8次方) 改动代码处不超过4处: 任意多目标都可以用(目标个数可变) 含约束的多目标优化vs不含约束的多目标优化 带具体数学表达式(白箱)vs不带具体数学表达式的(灰箱) 连续版本的多目标参数寻优vs离散版本的多目标参数寻优 连续+离散组合版本的多目标参数寻优 白箱模型+灰箱模型组合版本的多目标参数寻优 灰箱模型:神经网络系列: BP神经网络 Elman神经网络 RBF神经网络 LSTM神经网络 支持向量机系列: SVM SVR llsvm 随机森林系列: RF 注意力机制版本的其他神经网络等 白箱模型:含有具体的数学表达式的数学模型: BKA(黑翅鸢算法) 原理: 一种模拟黑翅鸢捕食行为的优化算法,它主要用于解决多无人机协同的集群路径规划问题,尤其是在避障路径规划方面。 该算法的核心思想源自于黑翅鸢的群体协作策略,如它们在空中编队飞行和追踪猎物时的灵活性。 在BKA中,每个无人机被看作是一个"粒子",它们的目标是寻找最有效的路径以完成任务,同时避免与其他无人机或障碍物碰撞。 (1) 初始化:与其他大多数的此类算法一样,采用随机初始化,黑翅鸢的位置作为解。 pop是潜在解的个数,dim是给定问题维数的大小,BKij是第i个黑翅鸢的第j个维数。式中:i为介于1和pop之间的整数,BKlb和BKub分别为第i只黑翅风筝在第j维的下界和上界,rand为[ 0、1 ]之间随机选取的值。 (2)攻击行为 作为小型草原哺乳动物和昆虫的捕食者,黑翅鸢在飞行过程中根据风速调整翅膀和尾角,静静地悬停以观察猎物,然后迅速潜水和攻击。该策略包含针对全局探索和搜索的不同攻击行为。图a展示了一个黑翅鸢在空中盘旋、展翅并保持平衡的场景。 图a展示了一个黑翅鸢在空中盘旋、展翅并保持平衡的场景,且图a展示了黑翅鸢以极快的速度冲向猎物的场景。图b展示了黑翅鸢在空中盘旋时的攻击状态,且图b展示了黑翅鸢在空中盘旋时的状态。下面给出黑翅鸢攻击行为的数学模型: yi,jt和yi,jt + 1分别表示第i只黑翅鸢在第t步和第(t+1)步迭代中第j维的位置。r是一个取值范围为0到1的随机数,p是一个取值为0.9的常数。T是总的迭代次数,t是到目前为止已经完成的迭代次数。 yi,jt和yi,jt + 1分别表示第i只黑翅鸢在第t步和第(t+1)步迭代中第j维的位置。r是一个取值范围为0到1的随机数,p是一个取值为0.9的常数。T是总的迭代次数,t是到目前为止已经完成的迭代次数。 (3)迁移行为 鸟类迁徙是为了适应季节变化,许多鸟类在冬季从北方向南方迁徙,以获得更好的生存条件和资源。迁移通常由领导带领,他们的导航能力对团队的成功至关重要。 该算法提出了一个基于鸟群迁徙的假设:如果当前种群的适应度值小于随机种群的适应度值,领导者就会放弃领导,加入迁徙种群,说明不适合领导种群向前迁徙。 反之,如果当前种群的适应度值大于随机种群的适应度值,则引导种群直到到达目的地。这种策略可以动态地选择优秀的领导者,保证迁移的成功。上图为黑翅鸢迁徙过程中领鸟的变化情况。下面是关于迁移行为的一个数学模型: Ljt代表了迄今为止第t次迭代的第j维黑翅鸢的领先得分者(当前最优解)。yi,jt和yi,jt + 1分别表示第i只黑翅鸢在第
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