Ⅰ xin-she yang 是誰
應該是 Xin-she Yang，按西方方式吧姓氏 Yang 放在了後面，中文名諸如「楊鑫舍」、「羊欣設」之類。
Ⅱ 人工螢火蟲演算法是怎樣的
自然界中的螢火蟲是一種有趣的動物
Ⅲ 螢火蟲演算法怎麼做
人工螢火蟲群優化演算法流程如下：
1、初始化演算法基本參數。
2、隨機初始化螢火蟲的位置，計算螢火蟲的目標函數值作為各自最大螢光亮度。
3、計算群體中螢火蟲的相對亮度I和吸引度β，根據相對亮度決定螢火蟲的移動方向。
4、更新螢火蟲的空間位置，對處在最佳位置的螢火蟲進行隨機擾動。
5、根據更新後螢火蟲的位置，重新計算螢火蟲的亮度。
6、當滿足搜索精度或達到最大搜索次數時則轉7；否則，搜索次數增加1，轉3，進行下一次搜索。
7、輸出全局最優值和個體最優值。
Ⅳ 螢火蟲演算法svm許江濤
你可以網路啊，不用問別人
Ⅳ 人工螢火蟲群優化演算法是什麼
人工螢火蟲群優化演算法是模擬自然界中螢火蟲成蟲發光的生物學特性發展而來的，也是基於群體搜索的隨機優化演算法。
關於該演算法目前文獻有兩種版本：
①由印度學者Krishnanand等人提出，稱為GSO（glowwormswarmoptimization）；
②由劍橋學者Yang提出，稱為FA（fireflyalgorithm）。
Ⅵ 土壤反演傳統優化方法
傳統的土壤反演優化方法主要由以下幾個：
（1）粒子群演算法——是無導數方法，它通過群體中個體之間的協作和信息共享來尋找最優解，是一種基於群體智能的優化計算方法。
（2）人工螢火蟲演算法——思想源於對螢火蟲發光求偶與覓食行為的研究：螢火蟲個體利用螢光素誘導其他螢火蟲個體發光來吸引伴侶，光強越強，熒光素的數值越高，各個螢火蟲個體向熒光素值高的位置移動。
（3）人工蜂群演算法——是由Karaboga於2005年提出的一種新穎的群智能優化演算法。演算法通過模擬蜂群的采蜜行為實現優化問題的求解：蜜蜂根據各自分工進行合作采蜜活動，並實現蜜源信息的共享和交流。
Ⅶ 人工螢火蟲群優化演算法的流程是什麼
人工螢火蟲群優化演算法流程如下：
1.初始化演算法基本參數。
2.隨機初始化螢火蟲的位置，計算螢火蟲的目標函數值作為各自最大螢光亮度。
3.計算群體中螢火蟲的相對亮度I和吸引度β，根據相對亮度決定螢火蟲的移動方向。
4.更新螢火蟲的空間位置，對處在最佳位置的螢火蟲進行隨機擾動。
5.根據更新後螢火蟲的位置，重新計算螢火蟲的亮度。
6.當滿足搜索精度或達到最大搜索次數時則轉7.否則，搜索次數增加1，轉3，進行下一次搜索。
7.輸出全局最優值和個體最優值。
Ⅷ 如何判斷螢火蟲演算法陷入局部最優
FA主要是利用螢火蟲發光的特點進行隨機優化。利用螢火蟲個體模擬解空間的可行解，目標函數值表示螢火蟲的亮度，較亮的螢火蟲會吸引其他個體向這個方向進行位置移動，他們之間的吸引力與距離成反比，如果某個螢火蟲周圍沒有更亮的個體，它選擇不移動或者隨機變換位置。兩只螢火蟲之間的吸引力計算公式如下： 貝塔0是指距離為0時的吸引力值，rij表示兩只螢火蟲之間的歐式距離，拉姆塔一般表示對光的吸收率，通常取1. 螢火蟲會飛向更亮的螢火蟲位置處，其位置更新公式為：
其中阿爾法是[0,1]之間的隨機數，另一個因子是服從均勻分布的隨機因子。 演算法流程如下 1、初始化各個參數和每隻螢火蟲的位置 2、計算每對螢火蟲之間的吸引力，選取螢火蟲移動的方向 3、更新整個種群中螢火蟲的位置，更新螢火蟲的最優位置 4、判斷是否達到終止條件，是就結束演算法，否則就返回步驟2繼續進行