布谷鸟搜索(Cuckoo Search，CS)算法高效简单，但在求解复杂问题时收敛效率较低。为提高CS算法的寻优精度和收敛速度，提出了一种基于精英反向学习的混沌扰动布谷鸟搜索算法(CH-EOBCCS).该算法引入精英个体，通过精英个体反向学习生成精英反向解，从当前解和精英反向解中挑选优异个体作为下一代种群，同时，在迭代中对鸟巢位置采用混沌扰动策略，扩大种群多样性，有效的提高了算法全局搜索能力和搜索精度.通过8个标准测试函数对比实验，结果表明加入混沌扰动的精英反向学习布谷鸟搜索算法具有较强的搜索能力和较高的

融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。

电力系统经济调度问题是电力系统中的一个重要的研究课题,针对该问题,提出一种改进粒子群优化(ODPSO)算法.改进算法在搜索前期,采用广义的反向学习策略,使算法能够快速地靠近较优的搜索区域,从而提高收敛速度;在搜索后期,借鉴差分进化算法的进化机制设计改进的变异和交叉策略,对当前种群的最优粒子进行更新,从而提高种群的多样性,进而协助算法获得全局最优解.为了验证改进粒子群优化算法的有效性,对CEC2006提出的22个基准约束测试函数进行仿真,结果表明改进算法相比其他算法在寻优精度和稳定性上更具优势.最后,将改进算法应用于考虑机组爬坡速率约束、机组禁行区域约束以及电力平衡约束的两个电力系统经济调度问题,取得了令人满意的结果.

灰狼优化算法(GWO)具有较强的局部搜索能力和较快的收敛速度,但在解决高维和复杂的优化问题时存在全局搜索能力不足的问题.对此,提出一种改进的GWO,即新型反向学习和差分变异的GWO(ODGWO).首先,提出一种最优最差反向学习策略和一种动态随机差分变异算子,并将它们融入GWO中,以便增强全局搜索能力;然后,为了很好地平衡探索与开采能力以提升整体的优化性能,对算法前、后半搜索阶段分别采用单维操作和全维操作形成ODGWO;最后,将ODGWO用于高维函数和模糊C均值(FCM)聚类优化.实验结果表明,在许多高维Benchmark函数(30维、50维和1000维)优化上,ODGWO的搜索能力大幅度领先于GWO,与state-of-the-art优化算法相比,ODGWO具有更好的优化性能.在7个标准数据集的FCM聚类优化上, 与GWO、GWOepd和LGWO相比,ODGWO表现出了更好的聚类优化性能,可应用在更多的实际优化问题上.

为了进一步提高基本花粉授粉算法的性能，提出了一种改进的花粉授粉算法（EFPA）. 该算法在演化过程中以一定的概率利用一般反向学习策略对当前种群作一般反向变换，从而生成一般反向变换种群，然后将一般反向变换种群与当前种群同时进行竞争，选择出优秀的个体进入下一代种群. 在演化计算领域中广泛使用的基准测试函数上，将提出算法与基本花粉授粉算法进行了比较实验，实验结果表明提出算法能够有效地提高基本花粉授粉算法的性能.

针对人工蜂群和粒子群算法的优势与缺陷, 提出一种Tent 混沌人工蜂群粒子群混合算法. 首先利用Tent 混沌反向学习策略初始化种群; 然后划分双子群, 利用Tent 混沌人工蜂群算法和粒子群算法协同进化; 最后应用重组算子选择最优个体作为跟随蜂的邻域蜜源和粒子群的全局极值. 仿真结果表明, 该算法不仅能有效避免早熟收敛, 而且能有效跳出局部极值, 与其他最新人工蜂群和粒子群算法相比具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力.

反向学习策略源码matlab 警报：最新稳定更新@ 3月9日晚上11:30 将所有问题直接发送到Piazza。 提出问题之前，请确保在最新的稳定更新之后进行了克隆/分叉。 16-745最佳控制和信息学习：作业2 截止日期：3月27日 该任务的目的是生成一个本地策略，该策略在尽可能短的时间内将Ackermann系统驱动到一系列航点(x, y, theta) ，同时尊重动力学（非完整）和控制饱和度（速度，加速度和加速度）。转向角限制）。 作业是开放式的，可以用来完成此任务的最佳控制/ RL /计划/学习方法的类型没有限制。 软件 此作业要求设置机器人操作系统（ROS）和凉亭环境。 赎回权 Ubuntu 14.04或更高版本 ROS Indigo或更高版本 凉亭7或更高版本 设置工作区 在catkin工作区中获取此存储库。 建议的位置是~/catkin_ws/src/ ，但是任何有效的catkin worskspace源文件夹都可以使用。 我们建议分叉并克隆，因为您将使用该代码。 其他要求 可能需要安装以下ROS软件包。 effort_controllers joint_state_publ

引力搜索算法是近年提出的一种颇具潜力的全局优化算法，已经成功应用到了各种工程实践中，然而它在求解复杂工程优化问题时容易出现早熟收敛问题。为了在一定程度上避免早熟收敛现象，提出一种应用精英反向学习策略的引力搜索算法（EOGSA）。在演化进程中，对当前种群中的每个个体分别执行精英反向学习策略，生成一个精英反向种群，并将生成的精英反向种群与当前种群同时进行竞争，选择出下一代种群。在一系列经典函数优化测试问题上的对比实验结果表明，EOGSA算法能够提高传统引力搜索算法的性能，在一定程度上避免早熟收敛的缺点。

【优化求解】基于混沌反向学习改进灰狼算法matlab源码.md

随着现代工业的迅猛发展和人们生活水平的提高，人们对电力能源的需求越来越高。传统石化能源为主的发电模式面临能源逐渐枯竭、环境污染严重等因素的制约，波浪能发电作为一种储备丰富、环保卫生、可再生的新能源，已经成为电力能源的重要来源之一。为了促进波浪能发电系统的持续高效运转，本文从波浪能的自身特点出发，详细梳理分析了波浪能的优点、波浪能发电系统的主要类型，在此基础上对几类典型最大波浪能跟踪控制方法进行对比分析，提出了基于反向粒子群算法的波浪发电系统最大功率点跟踪控制方法。首先，在典型粒子群算法的基础上，结合反向数、反向学习、反向粒子群初始化、反向粒子群更新等，构建了一种反向粒子群算法，并通过典型测试算例验证反向粒子群算法的寻优性能。然后，以震荡浮子式波浪能发电系统为主要研究对象，通过分析震荡浮子式波浪能发电系统的运行原理，构建其数学模型和最大平均功率点模型，结合反向粒子群算法设计了基于反向粒子群算法的波浪发电系统最大功率点跟踪控制方法，通过仿真试验可知，该方法能够有效的提高波浪能发电系统的最大功率点跟踪控制性能。