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  • @stronghorse 好的,感謝大佬回答!因為我有看到用二進制粒子群算法來解決我這方向的問題,所以不知道其它算法加貪心是否同樣可行哈哈。比如說在用二進制灰狼算法,然后有一種極端情況就是只有某幾個候選解(只含一個元素1,其它均為0的稀疏向量)是可行解,而其他都為非法解,另外我的特定初始化手段(初始化一個稀疏矩陣)是必然能夠找到可行解的,也就是說后續(xù)的迭代如果沒有限制灰狼移動,那么這個可行解大概率就被替換掉了(灰狼移動到比當前位置更差的位置),所以我可以為α、β、δ狼加上貪心,這樣保證得到適應度最優(yōu)的可行解嗎?

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    優(yōu)化算法筆記(一)優(yōu)化算法的介紹[http://www.itdecent.cn/p/82d5b30e528d]優(yōu)化算法筆記(二)優(yōu)化算法的分類[https://www.ji...

  • 大佬好!請問除了粒子群算法有全局最優(yōu)和個體最優(yōu)的比較,還有那些算法是和粒子群相同的呢?或者說對其它算法改進,比如灰狼算法是只有全局比較而沒有個體比較嗎?我看了您給領頭狼加了貪心算法,這個效果是不是就達成了粒子群那樣的兩種最優(yōu)值比較效果了呢?

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