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第二十九章 会议结束(1/2)

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全场这么多教授和专家,其他人都没有说话,唯独身份最高的那位跳出来。

这就仿佛你打一个升级的单机游戏,才打到一半,等级还没有加满,最终boss就跳出来说,我想要和你过两招。

“你的加密算法思路很不错,但是前面采用的随机算法却有些配不上后面这么优秀的搜索算法。我建议你照我说的修改一下子。

在第七行,通过3种理想状态的假设,寻优搜索的位置和路径的更新公式如下:

xit+1=xit+αl,i=1,2,..,n

式中:xi为第i个数据在第t次迭代的位置,用于控制步长的搜索范围,其值服从正态分布。

在式中,lll为lévy随机搜索路径,随机步长为lévy分布

l~sλ,式中:—由前面的计算得到的随机特征。

从你的上式可以看出,该迭代方式是一个随机漫步的过程。由于其随机游动特征,局部极值点附近往往会出现新解,因此这样的短步长搜索更加有利于提高解的质量。另外,距离局部最优值较远的地方也存在新解,偶尔的大步长探索,使得算法不容易陷入局部极值点。

对于这样的问题,我个人建议更改一下步骤的顺序:

步骤1定义目标函数f,x=tf,x=^tf,x=x_ix,设置数据大小、问题维数、最大迭代次数等参数;

步骤2选择适应度函数并计算每个数据位置的目标函数值,得到当前的最优函数值;

步骤3记录上一代最优函数值,利用式对其他鸟窝的位置和状态进行更新;

步骤4现有位置函数值与上一代最优函数值进行比较,若较好,则改变当前最优值;

步骤5通过位置更新后,用随机数r∈r\inr∈与ppp对比,若r>pr>pr>p,则对xt+1x^xt+1进行随机改变,反之则不变。

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