Matlab代码敲击自适应合作PSO Matlab的自适应协同粒子群优化算法(ACPSO)算法。简介一种自适应合作粒子群优化器(ACPSO),它通过学习自动机(LA)算法为合作技术提供便利。 ACPSO的合作学习策略可以协同优化问题,并在不同情况下对其进行评估。在ACPSO算法中,与问题的维度相关联的一组学习自动机正试图找到搜索空间的相关变量,并智能地优化问题。 ACPSO的这种集体行为将完成群体成员自适应选择的任务。对四种类型的基准测试进行了仿真,这些基准测试包含一组新的主动坐标旋转测试功能,还包含三个最新的数值优化基准功能。结果显示ACPSO在寻找搜索空间相关变量方面的学习能力,并描述了ACPSO如何有效地优化坐标旋转多峰问题、合成函数和高维多峰问题。参考[1] Mohammad Hasanzadeh,Mohammad Reza Meybodi和Mohammad Mehdi Ebadzadeh,《应用智能》,2013年,第1卷,第39-420页。
Matlab代码敲击技巧自适应合作粒子群算法解析
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我们很高兴能分享用于大规模特征选择的自适应粒子群算法的Matlab代码。如果您在该研究的基础上进行进一步研究,请在您的论文中引用以下参考文献:
Xue, Y., Xue, B., & Zhang, M. (2019). Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 13(5), 1-27.
DOI: 10.1145/3340848
请注意,参考文献格式和代码并非最终版本,我们将在未来几天内持续更新。如有任何问题,请联系我们。
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