高手的秘密武器：揭密雲頂百家樂大師心法【一种多策略改进的麻雀搜索算法】
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高手的秘密武器：揭密雲頂百家樂大師心法
一种多策略改进的麻雀搜索算法
百家樂精典戰術解析－打破迷思，贏取暴利
高手的秘密武器：揭密雲頂百家樂大師心法
高手的秘密武器：揭密雲頂百家樂大師心法
<
在賭博世界中，雲頂百家樂被稱為一個非常具有挑戰性的遊戲。然而，有些玩家卻能夠在這個遊戲中獲得驚人的成功。他們被冠以「大師」的稱號，因為他們獨特的心法和技巧使他們在百家樂桌上如魚得水。
>揭密這些大師的心法之一是專注和冷靜。他們知道在百家樂遊戲中，情緒和衝動是毀滅性的。他們會時刻保持冷靜，不輕易受到勝利或失敗的影響。他們專注於分析遊戲中的統計數據，做出理性的決策。這種專注和冷靜使他們能夠更好地預測下一步的走勢。
另一個關鍵的心法是掌握資金管理技巧。大師知道百家樂是一個有風險的遊戲，並且能夠為每一次遊戲設定一個固定的資金上限。他們不會進行冒險或賭上他們不能承受的金額。他們會使用適當的資金管理策略，確保他們的資金能夠持續到他們獲得勝利。
此外，大師也知道選擇適合自己的百家樂策略是獲勝的關鍵。他們會花時間研究各種不同的策略，並找到符合自己風格和個人喜好的策略。大師不會盲目地跟從其他人的建議，而是根據自己的分析和經驗做出決策。<
最後，大師對於失敗也有正確的態度。他們知道在賭博中，失敗是無法避免的一部分。然而，他們不會讓失敗擊垮自己的信心和動力。相反，他們會將失敗視為學習的機會，並從中吸取教訓。他們相信只要堅持下去，最終他們會獲得勝利。
>
總結來說，雲頂百家樂大師的心法包括專注和冷靜、資金管理、策略選擇以及對失敗的正確態度。這些心法使他們能夠在百家樂遊戲中獲得成功並保持持續的勝利。無論是新手還是賭博老手，都可以從這些心法中獲益，提升自己在百家樂遊戲中的表現。
一种多策略改进的麻雀搜索算
一種多策略改進的麻雀搜索算法_改進麻雀搜索算法-CSDN
一種多策略改進的麻雀搜索
最新推薦文章於 2023-09-15 14:32:04
心️升明月
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文章標
： 改進
搜索算法
版權聲明：本文為博主原創文章，遵循版權協議，轉載請附上原文出處連結和本聲明。 本
： 版權
最優化問題 同時被 2 個專欄收錄 304 篇文章
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matlab 332 篇文章
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ticle> 文錄
一、理論基礎
>
1、麻雀搜法
2、改進的麻雀搜索算法
>
（1）混
射和反向學
策略
（2）改進發現者的更新
（3）差分變異策略
<
>
二、仿真實驗與
果分析
三、參考文獻
一、理論基
1、搜索算法 請參考這裏
。
2、改進的麻雀搜索算法 （1）混射和反向學習策略 通過引入混沌序列映射初始化種羣，可以增強初始種羣的質量和分佈均勻性，有助於算法在搜索空間進行更全面的搜索，實現改善算法的收斂精度和尋優性能的目的。在諸多混沌映射中，立方混沌映射在 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]之間均勻分佈性能更優，其數學模型為： y i + 1 = 4 × y i 3 − 3 × y i , − 1 ≤ y i ≤ 1 , i = 1 , 2 , ⋯ , N , y 0 ≠ 0 (1) y_i+1=4\times y_i^3-3\times y_i,\,\,-1\leq y_i\leq1,\,\,i=1,2,\cdots,N,\,\,y_0
eq0\tag1 yi+1=4×yi3−3×yi,−1≤yi≤1,i=1,2,⋯,N,y0=0(1)其中， y i y_i yi為立方序列。若 X i ∈ [ l b , u b ] X_i\in[lb,ub] Xi∈[lb,ub]， l b lb lb、 u b ub ub為搜索空間的上界和下界，將立方序列按式(2)映射到麻雀個體上： X i = l b + ( u b − l b ) × ( y i + 1 ) / 2 (2) X_i=lb+(ub-lb)\times(y_i+1)/2\tag2 Xi=lb+(ub−lb)×(yi+1)/2(2)反向學習策略評估問題的可行解及其反向解，選擇較優的個體作為算法可行解，擴大搜索空間，進而實現提升初始解的質量，增加算法找到最優解的可能性，降低算法在迭代尋優時的盲目性的目的。個體 X i X_i Xi的反向解 O P i OP_i OPi可表示為： O P i = k ⋅ ( l b + u b ) − X i (3) OP_i=k\cdot(lb+ub)-X_i\tag3 OPi=k⋅(lb+ub)−Xi(3)其中， k ∈ ( 0 , 1 ) k\in(0,1) k∈(0,1)的隨機數。 立方序列映射和反向學習策略初始化種羣的具體過程為： （1）通過式(1)產生立方映射序列，通過式(2)將立方序列映射至麻雀個體上，並計算立方映射種羣的適應度值。 （2）通過式(3)尋求立方映射後種羣的反向解種羣，計算反向解種羣的適應度值。 （3）合併立方映射種羣和反向解種羣後，根據適應度值進行評估，選擇適應度值較優的前 N N N
pan>個麻雀個體作為初始種羣。
（2）改進發現者的位置更新 借鑑粒子羣算法的學習策略，引入全局最優值和個體歷史最優值來改進發現者的位置，使得其不僅受全局最優個體位置的影響，還受個體歷史最優位置的影響，提升麻雀種羣之間的信息交流能力，從而提高算法的搜索速度和尋優精度。改進後的發現者位置更新公式如下： X i t + 1 = { w ⋅ X i t + c 1 ⋅ r a n d ( x b t − X i t ) + c 2 ⋅ r a n d ( x p i t − X i t ) , R 2 < S T X i t + β 2 ⋅ L , R 2 ≥ S T (4) X_i^{t+1}=\begin{dcases}w\cdot X_i^t+c_1\cdot rand(xb^t-X_i^t)+c_2\cdot rand(xp_i^t-X_i^t),\quad R_21.815e-08,
和檢驗: 1 實果表明：MISSA具有更好的求解精度、收斂速度和魯棒性，相較於麻雀搜索算法綜合性能有
提
證了MISSA算法的改進效果
一種多策略改進的麻雀搜索算法
[J].
機工程與應用,
2, 58(11): 133-140.
>關注博主閲讀全文 優
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一種多策略改進的麻雀搜索算法
針對麻雀搜索算法在求解複雜優化問題時存在收斂速度慢、種羣趨同性嚴重、易於陷入局部最優等不足，提出一種多策略改進的麻雀搜索算法(MISSA)。通過混沌映射和反向學習機高算法初
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麻雀搜索算法
（SSA）可以
算法進行解讀 06-23
麻雀搜索算法<
SSA以很好對算法進行解讀 多策略
融合的改進
麻雀搜索算法
-附代碼 Jack旭的博客
09-25 1439 摘要：對麻雀搜法
易陷入局部最
、收斂速度慢等不足,提出一種
多策略
融合的改進
麻雀搜索算法
.採用精英反向策略
生成初始種羣,增強初始個體的質量和種羣多樣性,實現對更多優質搜索區域的勘探以提升算法的局部極值逃逸能力和收斂性能;結合
算法的隨機跟隨策略
麻雀搜索算法<
中跟隨者的位置更新過程,平衡算法的局部開發性能和
策略
提升算法的種羣
評論 您還未登錄，
pan>登錄 後發表或查看評論 多策略
融合的改
/p>麻雀搜索算法
>心升明月的博客
10-19 4143 針對麻雀搜索算法
易陷入局部最優、速度慢
不足,提出一種
多策略
融合的改進
麻雀搜索算法
.採用精英混沌反向學習策略
生成初始種羣,增強初始個體的和多樣性;結合雞羣算法的隨機跟隨策略
優化
雀搜法
中跟隨者的位置更新過程,
br>算法的局部開發性能和全局搜索能力;採用柯西-高斯變異策略
提升算法的種羣多樣性保能力和抗停滯能力.對10個不同特徵的基準測試函數進行尋優
試結>Wilcoxon符號秩檢果均表明改進
算法具有更好的尋優精度、收斂和穩定性. 麻雀算法用於極值尋優.py
06-21 麻雀搜索算法
(S
row Search Algorithm, SSA)p><
新型的羣智能優化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的覓食行為和反捕食行為的啓發 基於佳點集的改進
麻雀搜索算法
心升明月的博客
06-06 3430 為改善麻雀搜索算法
初始種羣質量和穩定性差，易陷入局部最優的缺點，提出了一種
基於佳點集的改進
麻雀搜索算法
。首先，加入佳點集使初始種羣更加均勻，提升了種羣多樣性；其次，結合SSA算法特點引入改進
的迭代局部搜索，法收斂速度快優
的基礎上，使算法的搜索能力更加靈活；最後，法中加入了維透鏡成像反向學習機制，減少各個維度間的幹擾，幫助算法跳出局部最優並加速收
個測試
數仿真，結果證明了GSSA在尋優精度和穩定性等尋優性能都有較大的，且速度更快。............ 改進
麻雀搜索算
移步公眾號獲取
an>12-29 3799
改進
改進
策略
m0_61363749的博客
11-10 7174 羅列常見改進
<
略
，並將其應用於麻雀優化（SSA）的
改進
上，並
改進
後的效 融合多策略
的改進
麻雀搜索算法
-附代碼 Jack旭的博客
10-12 1642 摘要：針對麻雀搜索算法
收斂速度緩慢、尋優精度不足和容易陷入局部最優等缺點，提出了一種
融
弦搜索
略
和性變異處理<
略
的改進
麻雀搜索算法
。引入正弦搜索策略
，自適應調整個體權重提高算法收斂速度。針對個體聚集程度過高問題，採用
br>性變異處理，引入生物學中種羣聚集度的概念和柯西變異對最優解進行擾動，提高算法逃離局部最優的可能。 基於正交對立學習的改進
麻雀搜索算法
-附代碼 Jack旭的博客
10-26 1276 摘要：針對麻雀搜法
種樣性少，局部搜
能力弱的問題，本文提出了基於正
立學習>改進
型麻雀搜索算法
（OOLSSA首先，在算法中引入正態變異
子，豐富算法種羣多樣性；其次，利用
學習策/p>，增強算法跳出局部最優的能力；然後，在加入者更新之後引入正交對立學習機制，加快算法的收
度； 優化算法筆記|麻雀搜索算法
chengyue98的博客
2984 麻雀搜索算法
自適應t分佈與黃金正弦改進
的麻雀搜索算法
心升明月的博客
12-02 2022 針對麻雀搜索算法
存在的容易陷入局部最優、收斂速度慢等問題，提出一種
基於自適應t分佈與黃金正弦改進
的麻雀搜索算>(t-GSSA)。首
，通過黃金正弦算法改進
發現者的位置更新方式，算法局部開發和全局探索能力，並且提高算法的收斂能力；其次，利用自適應t分佈變異方法，對個體位置進行擾動，提升算法跳出局部最優的能力；然後，在仿真實驗中與4種基本算法基於10個基準測試函數進行比較，結果表明所提算法具有更好的收斂性和求解精度。 基於麻雀搜索算法
優化深度置信網絡的分類方法（SSA-DBN） qq_41043389的博客
>06-04 1萬+ 隨着裝備日趨複雜化，依靠專家經驗或信號處理技術人工提取和選擇故障特徵變得越來越困難。此外，以 BP 神經網絡、SVM為代表的淺層模型難以表徵被測信號與裝備健康狀況之間複雜的映射關係，且面數災難等問題。結度置信網絡（DBN）取
處理高維、非線性數據等方面的優勢，提出一種
基
深度置信網絡的故障診斷方法。該方法通過深
習利用原始
域信號的傅裏葉頻譜（FFT）訓練深度置信網絡並完成智能診斷，其優勢在於擺脱對大量信號處理
麻雀搜索算
】基於融合多策略
改進
的麻雀搜索算法
求解單目標優化問題附代碼 matlab_dingdang的博客
05-11 606 1 簡介 針對麻雀搜索算法
收斂速度緩慢,尋優精度不足和容易陷入局部最優等缺點,提出了一種
融合
弦搜索策略
和多樣性變異處理策略
的改進
麻雀搜索算法
.通過引入正弦搜索策略
,自適應調整個體權重提高算法收斂速度;針對個體聚集程度過題,採用多樣性變理,引入生中種羣聚集度的概念和柯西變異對最優解進行擾動,提高算法逃離局部最優的可能.通過九個不同特徵的基準函數進行尋優測試,測試結果表明改進
算法能夠更快地收斂於最優值,有更好的平均值和標準差,表明了其具備更優的收斂速度,收斂穩定性離局部最優值的能力. . 羣智能算法改進
：基於螢火蟲改進
的麻雀算法 最新發佈
GmiRsl的博客
09-15 37 具體地，我們在每一步搜索過程中，根據每個麻雀個體與最優麻雀之間的差距，以及其它麻雀個體的位置信息，來更新每個麻雀個體的位置。其中，螢火蟲算法和麻雀算法是兩種具有代表性的羣智能算
該改進
麻雀算法
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m0_46435566的博客
1萬+ 今天
正月初五，在這裏祝大家新
快樂，心想事成。 接上次的粒子羣算法，這次更新2020年提出的最新的優化算法-麻雀算法。 優化問題是科學研究和工程實踐領域中的熱門問題。智能優化算法大多是受到人能、生物
體社會
或自然現象規律發，在解空間內進行全局優化。麻雀算法於2020年建凱[1]首次提出，是基於麻雀種羣的覓
反捕食行為的一
新型智能優化算法。 麻雀搜索算法<
的具體步驟描述以及公式介紹： 構建
雀種羣： 其中，d表示待優化問題的維數，n表示麻雀種羣的數量。所有麻雀種羣的適應度函數可以表示成如下 基於迭代局部搜索的改進
麻雀搜索算法
心升明月的博客
04-30<
n> 2955 目錄一、理論基礎1、麻雀搜索算法
2、基於迭代局部搜索的麻雀搜索算法
(ISSA)2.1 可變螺旋因子2.2
r>進
代局部2.2.1 第一種
改/p>(SSA方法)2.2.2 第二種改進
算法)2.2.3 第三種改進
2.3 逐維透鏡成像學習2.4 ISSA算法偽代碼二、仿真實驗與結果分析三、參
獻 一、理論基礎 1、麻雀搜索算法
麻雀搜索算法
(ISSA) 2.1 可變螺旋因子 可變螺旋因子的計算公式如下所示：H=a⋅cos(k⋅l⋅π)(1)H=a\cdot\c 混合
改進
的麻雀搜法
-附代碼 Jack旭的博客
09-19 1923 摘要：針對麻雀搜索算法
存在的過程中種樣性、、容易陷入局部最優以及
斂速度慢等問題，提出混合
改進
麻雀
索算法
（MSSSA）。首先，利用Circle映射初始化麻雀個置，增加初始的多樣性；其次、結合蝴蝶優化算法（BOA）中蝴行方式改進
發現者的位置更新策略
強算法全局探索能力；然後，採用逐維變異方法對個體位置進行擾動，提升算法跳出局部最優的能力； 改進
麻
索算法
(ISSA)附代碼 qq_4582358
博客
05-08 578 改進
麻
索算法
(ISSA)附代碼 融合柯西變異和反向學習的改進
心升明月的博客
08-07 7749 文章目錄一、理論基礎1、基本麻雀搜索算法
2、融合柯西變異和反向學習的麻雀搜索算法
（1）Sin混沌初始化種羣（2
態自適應權重（3）
改進
的偵查預警麻雀更新公式（4）融合柯西變異和反向學習策略
二、仿真實驗與結果分析三、參考文獻四、仿真程序 一、理論基礎 1、基本麻雀搜索算法
請參考這裏。 2、融合柯西變異和反向學習的麻雀搜索算法
（1）Sin混沌初始化種羣 Sin混沌模型是一種
映射摺疊次數無限的模型，楊海東等研究證明，Sin模型比Logistic模型具備更佳的混沌特性，因此本文採用Sin混沌對麻雀 麻雀優化算法python
05-11 麻雀優化算法是一種
新型的優化算法，其思想來源於麻雀的覓食行為。該算法通過模擬麻雀對食物的覓食過程，在解決複雜問題的過程中尋找最優解。與其他優化算法相比，麻雀優化算法具有收斂速度快、搜索範圍大等優勢。 在Python中實現麻雀優化算法，需要先定義一個適應度函數來評價每個解的優劣程度。接着，編寫一個麻雀類，模擬麻雀棲息羣體的行為，包括覓食、躲避天敵、繁殖等。在羣體搜索過程中，
通過轉移概率進行決策，選取適應度更解作為新的個體。最通過不斷迭代和，得到最優解實現過程中，還考慮到如何選擇合適的參數，如初始種羣數量、迭代次數等。此外，應該考慮到算法的局限性，避免陷入局部最優解。 總體來説，麻雀優化是一種
較為新
優化算
，具有>的應
。在
實掌
思
合
題進<
化求
「
推薦」
你有幫
/p>
>
沒幫助
>
沒幫助
一般
有幫助
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>您好，請問有完整代碼嗎？
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n 代碼嘛
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版:
改進的公式都是當前發的最優位置嗎，不是之前一刻的點乘Levy()嗎
基於改進鯨化算法的WSN覆蓋優化
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span>博主，剛開個研究方向，想請問一下通信半徑和感知半徑有什麼聯繫嗎？體現在程序當中的話麼要注嗎？
您願意
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法的函數算法
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n>
>目錄
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matlab
332篇
化問題
<
11
n>
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題 <
n>13篇 <
機器學習 24篇
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"百家樂精典戰術解析－打破迷思，贏取暴利"
百家樂精典戰術解析－打破迷思，贏取暴利
百家樂是一種在賭場中非常受歡迎的卡牌遊戲，它結合了運氣和策略，吸引了很多玩家的關注。然而，很多人對於百家樂的戰術存在一些誤解，下面我們將解析一些常見的迷思，並介些贏取暴利的精典戰術。
迷思一：應該一直下注閒家或莊家
許多玩家認為在百家樂中應該一直下注閒家或莊家，因為這兩個位置是在遊戲中出現機會最多的。然而，這種觀點是錯誤的。事實上，百家樂是一個純粹的運氣遊戲，沒有任何一個位置比其他位置更加有利。因此，玩家應該根據自己的判斷選擇下注位置，而不是盲目地跟隨慣例。
迷思二：經過連贏或連輸後應該調整下注金額
另一個常迷思是，如果你連贏或連輸幾局，你應該調整下注金額。例如，如果你連贏幾局，你應該增加下注金額，以追求更大的利潤。相反，如果你連輸幾局，你應該減少下注金額，以減少損失。這種觀點是錯誤的，因為百家樂是一個獨立的遊戲，每一局的結果都是獨立的，前一局的結果不會影響下一局的結果。因此
玩家應該在每一局中保持固定的下注金額，並避免根據連贏或連輸調整下注金額。
迷思三：下注系統可以保證贏錢
很多玩家相信使用下注系統可以保證贏錢。下注系統是一種根據遊戲結果調整下注金額的策略，常見的下注系統包括馬丁格爾和費波納契。然而，這些下注系統都沒有任何科學依據，並且不可能保證贏錢。事實上，使用下注系統可能會增加玩家的損失，因為它們沒有辦法改變遊戲的機率。
綜上所述，百家樂是一個非常刺激和有趣的遊戲，但是玩家應該避免受到迷思的影響。在遊戲中，玩家應該根據自己的判斷選擇下注位置，保持固定的下注金額，並避免使用無效的下注系統。只有這樣，玩家才能真正地贏得暴利。
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最後，大師對於失敗也有正確的態度。他們知道在賭博中，失敗是無法避免的一部分。然而，他們不會讓失敗擊垮自己的信心和動力。相反，他們會將失敗視為學習的機會，並從中吸取教訓。他們相信只要堅持下去，最終他們會獲得勝利。
>
總結來說，雲頂百家樂大師的心法包括專注和冷靜、資金管理、策略選擇以及對失敗的正確態度。這些心法使他們能夠在百家樂遊戲中獲得成功並保持持續的勝利。無論是新手還是賭博老手，都可以從這些心法中獲益，提升自己在百家樂遊戲中的表現。
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射和反向學
策略
（2）改進發現者的更新
（3）差分變異策略
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二、仿真實驗與
果分析
三、參考文獻
一、理論基
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。
2、改進的麻雀搜索算法 （1）混射和反向學習策略 通過引入混沌序列映射初始化種羣，可以增強初始種羣的質量和分佈均勻性，有助於算法在搜索空間進行更全面的搜索，實現改善算法的收斂精度和尋優性能的目的。在諸多混沌映射中，立方混沌映射在 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]之間均勻分佈性能更優，其數學模型為： y i + 1 = 4 × y i 3 − 3 × y i , − 1 ≤ y i ≤ 1 , i = 1 , 2 , ⋯ , N , y 0 ≠ 0 (1) y_i+1=4\times y_i^3-3\times y_i,\,\,-1\leq y_i\leq1,\,\,i=1,2,\cdots,N,\,\,y_0
eq0\tag1 yi+1=4×yi3−3×yi,−1≤yi≤1,i=1,2,⋯,N,y0=0(1)其中， y i y_i yi為立方序列。若 X i ∈ [ l b , u b ] X_i\in[lb,ub] Xi∈[lb,ub]， l b lb lb、 u b ub ub為搜索空間的上界和下界，將立方序列按式(2)映射到麻雀個體上： X i = l b + ( u b − l b ) × ( y i + 1 ) / 2 (2) X_i=lb+(ub-lb)\times(y_i+1)/2\tag2 Xi=lb+(ub−lb)×(yi+1)/2(2)反向學習策略評估問題的可行解及其反向解，選擇較優的個體作為算法可行解，擴大搜索空間，進而實現提升初始解的質量，增加算法找到最優解的可能性，降低算法在迭代尋優時的盲目性的目的。個體 X i X_i Xi的反向解 O P i OP_i OPi可表示為： O P i = k ⋅ ( l b + u b ) − X i (3) OP_i=k\cdot(lb+ub)-X_i\tag3 OPi=k⋅(lb+ub)−Xi(3)其中， k ∈ ( 0 , 1 ) k\in(0,1) k∈(0,1)的隨機數。 立方序列映射和反向學習策略初始化種羣的具體過程為： （1）通過式(1)產生立方映射序列，通過式(2)將立方序列映射至麻雀個體上，並計算立方映射種羣的適應度值。 （2）通過式(3)尋求立方映射後種羣的反向解種羣，計算反向解種羣的適應度值。 （3）合併立方映射種羣和反向解種羣後，根據適應度值進行評估，選擇適應度值較優的前 N N N
pan>個麻雀個體作為初始種羣。
（2）改進發現者的位置更新 借鑑粒子羣算法的學習策略，引入全局最優值和個體歷史最優值來改進發現者的位置，使得其不僅受全局最優個體位置的影響，還受個體歷史最優位置的影響，提升麻雀種羣之間的信息交流能力，從而提高算法的搜索速度和尋優精度。改進後的發現者位置更新公式如下： X i t + 1 = { w ⋅ X i t + c 1 ⋅ r a n d ( x b t − X i t ) + c 2 ⋅ r a n d ( x p i t − X i t ) , R 2 < S T X i t + β 2 ⋅ L , R 2 ≥ S T (4) X_i^{t+1}=\begin{dcases}w\cdot X_i^t+c_1\cdot rand(xb^t-X_i^t)+c_2\cdot rand(xp_i^t-X_i^t),\quad R_21.815e-08,
和檢驗: 1 實果表明：MISSA具有更好的求解精度、收斂速度和魯棒性，相較於麻雀搜索算法綜合性能有
提
證了MISSA算法的改進效果
一種多策略改進的麻雀搜索算法
[J].
機工程與應用,
2, 58(11): 133-140.
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一種多策略改進的麻雀搜索算法
針對麻雀搜索算法在求解複雜優化問題時存在收斂速度慢、種羣趨同性嚴重、易於陷入局部最優等不足，提出一種多策略改進的麻雀搜索算法(MISSA)。通過混沌映射和反向學習機高算法初
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專欄目錄
麻雀搜索算法
（SSA）可以
算法進行解讀 06-23
麻雀搜索算法<
SSA以很好對算法進行解讀 多策略
融合的改進
麻雀搜索算法
-附代碼 Jack旭的博客
09-25 1439 摘要：對麻雀搜法
易陷入局部最
、收斂速度慢等不足,提出一種
多策略
融合的改進
麻雀搜索算法
.採用精英反向策略
生成初始種羣,增強初始個體的質量和種羣多樣性,實現對更多優質搜索區域的勘探以提升算法的局部極值逃逸能力和收斂性能;結合
算法的隨機跟隨策略
麻雀搜索算法<
中跟隨者的位置更新過程,平衡算法的局部開發性能和
策略
提升算法的種羣
評論 您還未登錄，
pan>登錄 後發表或查看評論 多策略
融合的改
/p>麻雀搜索算法
>心升明月的博客
10-19 4143 針對麻雀搜索算法
易陷入局部最優、速度慢
不足,提出一種
多策略
融合的改進
麻雀搜索算法
.採用精英混沌反向學習策略
生成初始種羣,增強初始個體的和多樣性;結合雞羣算法的隨機跟隨策略
優化
雀搜法
中跟隨者的位置更新過程,
br>算法的局部開發性能和全局搜索能力;採用柯西-高斯變異策略
提升算法的種羣多樣性保能力和抗停滯能力.對10個不同特徵的基準測試函數進行尋優
試結>Wilcoxon符號秩檢果均表明改進
算法具有更好的尋優精度、收斂和穩定性. 麻雀算法用於極值尋優.py
06-21 麻雀搜索算法
(S
row Search Algorithm, SSA)p><
新型的羣智能優化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的覓食行為和反捕食行為的啓發 基於佳點集的改進
麻雀搜索算法
心升明月的博客
06-06 3430 為改善麻雀搜索算法
初始種羣質量和穩定性差，易陷入局部最優的缺點，提出了一種
基於佳點集的改進
麻雀搜索算法
。首先，加入佳點集使初始種羣更加均勻，提升了種羣多樣性；其次，結合SSA算法特點引入改進
的迭代局部搜索，法收斂速度快優
的基礎上，使算法的搜索能力更加靈活；最後，法中加入了維透鏡成像反向學習機制，減少各個維度間的幹擾，幫助算法跳出局部最優並加速收
個測試
數仿真，結果證明了GSSA在尋優精度和穩定性等尋優性能都有較大的，且速度更快。............ 改進
麻雀搜索算
移步公眾號獲取
an>12-29 3799
改進
改進
策略
m0_61363749的博客
11-10 7174 羅列常見改進
<
略
，並將其應用於麻雀優化（SSA）的
改進
上，並
改進
後的效 融合多策略
的改進
麻雀搜索算法
-附代碼 Jack旭的博客
10-12 1642 摘要：針對麻雀搜索算法
收斂速度緩慢、尋優精度不足和容易陷入局部最優等缺點，提出了一種
融
弦搜索
略
和性變異處理<
略
的改進
麻雀搜索算法
。引入正弦搜索策略
，自適應調整個體權重提高算法收斂速度。針對個體聚集程度過高問題，採用
br>性變異處理，引入生物學中種羣聚集度的概念和柯西變異對最優解進行擾動，提高算法逃離局部最優的可能。 基於正交對立學習的改進
麻雀搜索算法
-附代碼 Jack旭的博客
10-26 1276 摘要：針對麻雀搜法
種樣性少，局部搜
能力弱的問題，本文提出了基於正
立學習>改進
型麻雀搜索算法
（OOLSSA首先，在算法中引入正態變異
子，豐富算法種羣多樣性；其次，利用
學習策/p>，增強算法跳出局部最優的能力；然後，在加入者更新之後引入正交對立學習機制，加快算法的收
度； 優化算法筆記|麻雀搜索算法
chengyue98的博客
2984 麻雀搜索算法
自適應t分佈與黃金正弦改進
的麻雀搜索算法
心升明月的博客
12-02 2022 針對麻雀搜索算法
存在的容易陷入局部最優、收斂速度慢等問題，提出一種
基於自適應t分佈與黃金正弦改進
的麻雀搜索算>(t-GSSA)。首
，通過黃金正弦算法改進
發現者的位置更新方式，算法局部開發和全局探索能力，並且提高算法的收斂能力；其次，利用自適應t分佈變異方法，對個體位置進行擾動，提升算法跳出局部最優的能力；然後，在仿真實驗中與4種基本算法基於10個基準測試函數進行比較，結果表明所提算法具有更好的收斂性和求解精度。 基於麻雀搜索算法
優化深度置信網絡的分類方法（SSA-DBN） qq_41043389的博客
>06-04 1萬+ 隨着裝備日趨複雜化，依靠專家經驗或信號處理技術人工提取和選擇故障特徵變得越來越困難。此外，以 BP 神經網絡、SVM為代表的淺層模型難以表徵被測信號與裝備健康狀況之間複雜的映射關係，且面數災難等問題。結度置信網絡（DBN）取
處理高維、非線性數據等方面的優勢，提出一種
基
深度置信網絡的故障診斷方法。該方法通過深
習利用原始
域信號的傅裏葉頻譜（FFT）訓練深度置信網絡並完成智能診斷，其優勢在於擺脱對大量信號處理
麻雀搜索算
】基於融合多策略
改進
的麻雀搜索算法
求解單目標優化問題附代碼 matlab_dingdang的博客
05-11 606 1 簡介 針對麻雀搜索算法
收斂速度緩慢,尋優精度不足和容易陷入局部最優等缺點,提出了一種
融合
弦搜索策略
和多樣性變異處理策略
的改進
麻雀搜索算法
.通過引入正弦搜索策略
,自適應調整個體權重提高算法收斂速度;針對個體聚集程度過題,採用多樣性變理,引入生中種羣聚集度的概念和柯西變異對最優解進行擾動,提高算法逃離局部最優的可能.通過九個不同特徵的基準函數進行尋優測試,測試結果表明改進
算法能夠更快地收斂於最優值,有更好的平均值和標準差,表明了其具備更優的收斂速度,收斂穩定性離局部最優值的能力. . 羣智能算法改進
：基於螢火蟲改進
的麻雀算法 最新發佈
GmiRsl的博客
09-15 37 具體地，我們在每一步搜索過程中，根據每個麻雀個體與最優麻雀之間的差距，以及其它麻雀個體的位置信息，來更新每個麻雀個體的位置。其中，螢火蟲算法和麻雀算法是兩種具有代表性的羣智能算
該改進
麻雀算法
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m0_46435566的博客
1萬+ 今天
正月初五，在這裏祝大家新
快樂，心想事成。 接上次的粒子羣算法，這次更新2020年提出的最新的優化算法-麻雀算法。 優化問題是科學研究和工程實踐領域中的熱門問題。智能優化算法大多是受到人能、生物
體社會
或自然現象規律發，在解空間內進行全局優化。麻雀算法於2020年建凱[1]首次提出，是基於麻雀種羣的覓
反捕食行為的一
新型智能優化算法。 麻雀搜索算法<
的具體步驟描述以及公式介紹： 構建
雀種羣： 其中，d表示待優化問題的維數，n表示麻雀種羣的數量。所有麻雀種羣的適應度函數可以表示成如下 基於迭代局部搜索的改進
麻雀搜索算法
心升明月的博客
04-30<
n> 2955 目錄一、理論基礎1、麻雀搜索算法
2、基於迭代局部搜索的麻雀搜索算法
(ISSA)2.1 可變螺旋因子2.2
r>進
代局部2.2.1 第一種
改/p>(SSA方法)2.2.2 第二種改進
算法)2.2.3 第三種改進
2.3 逐維透鏡成像學習2.4 ISSA算法偽代碼二、仿真實驗與結果分析三、參
獻 一、理論基礎 1、麻雀搜索算法
麻雀搜索算法
(ISSA) 2.1 可變螺旋因子 可變螺旋因子的計算公式如下所示：H=a⋅cos(k⋅l⋅π)(1)H=a\cdot\c 混合
改進
的麻雀搜法
-附代碼 Jack旭的博客
09-19 1923 摘要：針對麻雀搜索算法
存在的過程中種樣性、、容易陷入局部最優以及
斂速度慢等問題，提出混合
改進
麻雀
索算法
（MSSSA）。首先，利用Circle映射初始化麻雀個置，增加初始的多樣性；其次、結合蝴蝶優化算法（BOA）中蝴行方式改進
發現者的位置更新策略
強算法全局探索能力；然後，採用逐維變異方法對個體位置進行擾動，提升算法跳出局部最優的能力； 改進
麻
索算法
(ISSA)附代碼 qq_4582358
博客
05-08 578 改進
麻
索算法
(ISSA)附代碼 融合柯西變異和反向學習的改進
心升明月的博客
08-07 7749 文章目錄一、理論基礎1、基本麻雀搜索算法
2、融合柯西變異和反向學習的麻雀搜索算法
（1）Sin混沌初始化種羣（2
態自適應權重（3）
改進
的偵查預警麻雀更新公式（4）融合柯西變異和反向學習策略
二、仿真實驗與結果分析三、參考文獻四、仿真程序 一、理論基礎 1、基本麻雀搜索算法
請參考這裏。 2、融合柯西變異和反向學習的麻雀搜索算法
（1）Sin混沌初始化種羣 Sin混沌模型是一種
映射摺疊次數無限的模型，楊海東等研究證明，Sin模型比Logistic模型具備更佳的混沌特性，因此本文採用Sin混沌對麻雀 麻雀優化算法python
05-11 麻雀優化算法是一種
新型的優化算法，其思想來源於麻雀的覓食行為。該算法通過模擬麻雀對食物的覓食過程，在解決複雜問題的過程中尋找最優解。與其他優化算法相比，麻雀優化算法具有收斂速度快、搜索範圍大等優勢。 在Python中實現麻雀優化算法，需要先定義一個適應度函數來評價每個解的優劣程度。接着，編寫一個麻雀類，模擬麻雀棲息羣體的行為，包括覓食、躲避天敵、繁殖等。在羣體搜索過程中，
通過轉移概率進行決策，選取適應度更解作為新的個體。最通過不斷迭代和，得到最優解實現過程中，還考慮到如何選擇合適的參數，如初始種羣數量、迭代次數等。此外，應該考慮到算法的局限性，避免陷入局部最優解。 總體來説，麻雀優化是一種
較為新
優化算
，具有>的應
。在
實掌
思
合
題進<
化求
「
推薦」
你有幫
/p>
>
沒幫助
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>您好，請問有完整代碼嗎？
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n 代碼嘛
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改進的公式都是當前發的最優位置嗎，不是之前一刻的點乘Levy()嗎
基於改進鯨化算法的WSN覆蓋優化
<
span>博主，剛開個研究方向，想請問一下通信半徑和感知半徑有什麼聯繫嗎？體現在程序當中的話麼要注嗎？
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餘額充值
"百家樂精典戰術解析－打破迷思，贏取暴利"
百家樂精典戰術解析－打破迷思，贏取暴利
百家樂是一種在賭場中非常受歡迎的卡牌遊戲，它結合了運氣和策略，吸引了很多玩家的關注。然而，很多人對於百家樂的戰術存在一些誤解，下面我們將解析一些常見的迷思，並介些贏取暴利的精典戰術。
迷思一：應該一直下注閒家或莊家
許多玩家認為在百家樂中應該一直下注閒家或莊家，因為這兩個位置是在遊戲中出現機會最多的。然而，這種觀點是錯誤的。事實上，百家樂是一個純粹的運氣遊戲，沒有任何一個位置比其他位置更加有利。因此，玩家應該根據自己的判斷選擇下注位置，而不是盲目地跟隨慣例。
迷思二：經過連贏或連輸後應該調整下注金額
另一個常迷思是，如果你連贏或連輸幾局，你應該調整下注金額。例如，如果你連贏幾局，你應該增加下注金額，以追求更大的利潤。相反，如果你連輸幾局，你應該減少下注金額，以減少損失。這種觀點是錯誤的，因為百家樂是一個獨立的遊戲，每一局的結果都是獨立的，前一局的結果不會影響下一局的結果。因此
玩家應該在每一局中保持固定的下注金額，並避免根據連贏或連輸調整下注金額。
迷思三：下注系統可以保證贏錢
很多玩家相信使用下注系統可以保證贏錢。下注系統是一種根據遊戲結果調整下注金額的策略，常見的下注系統包括馬丁格爾和費波納契。然而，這些下注系統都沒有任何科學依據，並且不可能保證贏錢。事實上，使用下注系統可能會增加玩家的損失，因為它們沒有辦法改變遊戲的機率。
綜上所述，百家樂是一個非常刺激和有趣的遊戲，但是玩家應該避免受到迷思的影響。在遊戲中，玩家應該根據自己的判斷選擇下注位置，保持固定的下注金額，並避免使用無效的下注系統。只有這樣，玩家才能真正地贏得暴利。
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