Ⅰ xin-she yang 是谁
应该是 Xin-she Yang，按西方方式吧姓氏 Yang 放在了后面，中文名诸如“杨鑫舍”、“羊欣设”之类。
Ⅱ 人工萤火虫算法是怎样的
自然界中的萤火虫是一种有趣的动物
Ⅲ 萤火虫算法怎么做
人工萤火虫群优化算法流程如下：
1、初始化算法基本参数。
2、随机初始化萤火虫的位置，计算萤火虫的目标函数值作为各自最大萤光亮度。
3、计算群体中萤火虫的相对亮度I和吸引度β，根据相对亮度决定萤火虫的移动方向。
4、更新萤火虫的空间位置，对处在最佳位置的萤火虫进行随机扰动。
5、根据更新后萤火虫的位置，重新计算萤火虫的亮度。
6、当满足搜索精度或达到最大搜索次数时则转7；否则，搜索次数增加1，转3，进行下一次搜索。
7、输出全局最优值和个体最优值。
Ⅳ 萤火虫算法svm许江涛
你可以网络啊，不用问别人
Ⅳ 人工萤火虫群优化算法是什么
人工萤火虫群优化算法是模拟自然界中萤火虫成虫发光的生物学特性发展而来的，也是基于群体搜索的随机优化算法。
关于该算法目前文献有两种版本：
①由印度学者Krishnanand等人提出，称为GSO（glowwormswarmoptimization）；
②由剑桥学者Yang提出，称为FA（fireflyalgorithm）。
Ⅵ 土壤反演传统优化方法
传统的土壤反演优化方法主要由以下几个：
（1）粒子群算法——是无导数方法，它通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解，是一种基于群体智能的优化计算方法。
（2）人工萤火虫算法——思想源于对萤火虫发光求偶与觅食行为的研究：萤火虫个体利用萤光素诱导其他萤火虫个体发光来吸引伴侣，光强越强，荧光素的数值越高，各个萤火虫个体向荧光素值高的位置移动。
（3）人工蜂群算法——是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的群智能优化算法。算法通过模拟蜂群的采蜜行为实现优化问题的求解：蜜蜂根据各自分工进行合作采蜜活动，并实现蜜源信息的共享和交流。
Ⅶ 人工萤火虫群优化算法的流程是什么
人工萤火虫群优化算法流程如下：
1.初始化算法基本参数。
2.随机初始化萤火虫的位置，计算萤火虫的目标函数值作为各自最大萤光亮度。
3.计算群体中萤火虫的相对亮度I和吸引度β，根据相对亮度决定萤火虫的移动方向。
4.更新萤火虫的空间位置，对处在最佳位置的萤火虫进行随机扰动。
5.根据更新后萤火虫的位置，重新计算萤火虫的亮度。
6.当满足搜索精度或达到最大搜索次数时则转7.否则，搜索次数增加1，转3，进行下一次搜索。
7.输出全局最优值和个体最优值。
Ⅷ 如何判断萤火虫算法陷入局部最优
FA主要是利用萤火虫发光的特点进行随机优化。利用萤火虫个体模拟解空间的可行解，目标函数值表示萤火虫的亮度，较亮的萤火虫会吸引其他个体向这个方向进行位置移动，他们之间的吸引力与距离成反比，如果某个萤火虫周围没有更亮的个体，它选择不移动或者随机变换位置。两只萤火虫之间的吸引力计算公式如下： 贝塔0是指距离为0时的吸引力值，rij表示两只萤火虫之间的欧式距离，拉姆塔一般表示对光的吸收率，通常取1. 萤火虫会飞向更亮的萤火虫位置处，其位置更新公式为：
其中阿尔法是[0,1]之间的随机数，另一个因子是服从均匀分布的随机因子。 算法流程如下 1、初始化各个参数和每只萤火虫的位置 2、计算每对萤火虫之间的吸引力，选取萤火虫移动的方向 3、更新整个种群中萤火虫的位置，更新萤火虫的最优位置 4、判断是否达到终止条件，是就结束算法，否则就返回步骤2继续进行