实例介绍
【实例简介】
给出了一种新的优化方法，果蝇优化方法。对于搞优化的人是很有帮助的
Hl Optimization Algorithm 特色 本書作者繼基因演算法丶蟻群演算法與粒子群演算法之後,提岀的 一種全新的演化式計算技術。是讀者投稿SC]·SSCI國際期刊的利 器’適合各種不同領域的教授及老師閱讀與使用。 優勢 本書以實際研究案例帶領讀者體驗(OA)強大的尋優能力,並詳細 講解OA)程式碼’使讀者能輕易暸解程式內容’舉一反三應用 其他研究主題 適用對象 ◆想要投稿國際SC,SSC期刊的教授及老師。 ◆教授演化式計算’資料探勘與研究方法課程的教師 ◆有志於自學 Matlab程式,演化式計算與研究方法的學生。 WWen dsao d'an 封面設計:張慧鼷師 罟同學 SBN978983-6184-703 9780966184703 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 作者简介 潘文超老师 美国维吉尼亚州管理科技大学管理学博士 目前在台湾任大学及技术学院教师 目前在国外担任国际SC,SSC期刊论文评审委员 E_mail:teacherp0162@yahoo.com.tw 手机:(00886)955330842 Xx]til:http://www.oitecshop.byethost16.com/foa.html 研究方向 演化式计算与群智能算法 市场调查与营销研究 财务模型 著作摘要 Wen-Tsao Pan, "A new fruit fly optimization algorithm: Taking the financial distress model as an example, Knowledge-Based Systems, (In Press), 2011, ( Scl) Chien-Jen Huang, Peng-Wen Chen, Wen-Tsao Pan, Multi-stage Data Mining technique to build the forecast model for Taiwan stocks Neural comput Applic, Online First m 2011,(SC Wen-Tsao Pan, Combining PSo Cluster and Nonlinear Mapping algorithm to perform lustering performance analysis: take the enterprise financial alarming as example Quality Quantity Online first Tm 2011(will be published in Volume 45 Issue 6 it is October 2011),( SSCL, SCI) Wen-Tsao Pan, "The use of genetic programming for the construction of a financia management model in an enterprise", International Journal of applied Intelligence Online FirstTm, 22 October 2010, ( SCl Wen-Tsao Pan, " Combining Fuzzy Sammon Mapping and Fuzzy Clustering Approach to perform clustering effect analysis: take the ban king service satisfaction as an example Expert Systems With Applications, Vol. 37, pp. 4139-4145, 2009, SCl) Etc 4 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 自序 作者撰与此书期望能对两岸学术界有些贡献,或许有读者询问为何作者能提 出此一优化(优化)算法?有一天作者在自己房间吃起西瓜来,过没多久就引 来数只果蝇。当时门窗紧闭并开冷气,果蝇竞然能察觉食物所在,引起作者 好奇,因为果蝇不可能看到食物。经作者上閃了解果蝇的感官特征与作者推 论才知,果蝇搜寻食物是先由嗅觉寻找食物大约位置,再用视觉确定食物正 确位置。因此,作者按照此二步骤,发展出果蝇优化(优化)算法。到目前为 止,类似此群体智能算法,大多为国外学者所提出,作者希望提出此一算法, 能对台湾商管领域老师有所帮助。 为何商管老师的著作没有工程医学老师多? 常常有老师问作者,为何文法商管老师的著作不如工程医学老师多?这是由 于先天不足、后天失调的结果导致。在先天不足方面,早期工医方面的老师 就要求投稿工程索引(E)相关期刊,其后又发展出科学索引(Sc〕提供⊥医老师 投稿,发展全今已经累积庞大数量的期刊可供工医老帅投稿,因此在难度上 大为降低。然而,近年来文法商管老师渐渐被要求投稿至国际期刊,许多提 供商管老师投稿的SCI期刊,以及专为商管老师设讣的SSCI索引逐渐出现, 但是在数量上与工医领域还是天差地远,投稿难度甚高。在后天不足方面, 凡事〃物以稀为贵″,能够提供商管老师投稿的 SCLSSO期刊少,自然就会有 心人上把持,除了主编辑的徒子徒孙、亲朋好友外,其他人不得其门而入, 这种情况尤其以东方人最为严重。如此、将导致商管老帅投稿吏加困难,平 均国际期刊论文数量不如工医领域老师。 影响系数高一定是好期刊? 作者说过"物以稀为贵”,既然是少必定有公平性的问题,试问被主编辑把持 住的期刊,会收录好的文章吗?徒了徒孙、亲朋好友就一定写的出好文章吗? 5 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 答案是否定的。或许有读者身为主编辑,不同意作者的看法。但是对大数读 者来说,作者的说法是正确的,也因此高影响系数的期刊未必是好期刊。 什么期刊是好的期刊? 由亍影响系数的成因很多,主编辑可用许多途径增加影响系数,用此判断有 失客观。期刊好坏,应该要看所收录的文章之被索引数。好的文章应该会被 大家参考,并且加以引用。作者曾经发现,有些研讨会与硕士论文被索引数 甚至高过一些高影响系数期刊。总而言之,追根究底就是要回到读者所写的 文章之贡献度,包括了原创或创新性与实用性。 最后,作者勉励读者以自身实力来发表国际期刊,毕竞果蝇优化(优化)算法 是一种全新的算法,作者仅有一篇刊登于国际期刊”知识斥系 统”( Knowledge- Based systems),相信对于读者来说,此算法是您投稿国际知 名期刊的利器,亦可让您的文章的被索引数提升 敬告读者 本书所使川的软件及程序皆为合法,若有引用则在书中皆有注明来源。倘若 读者侵犯他人著作权,作者一概不予负责,请读者注意。此外,读者使用此 书发表论文时,请记得引用作者发表之该篇期刊文章。最后,由于本书仅百 余页,定价便宜,请各位教授老帅发挥使冂者付费精神,花钱购头此书,请 勿向书商免费索取,让小弟能有些微收入,感恩!!若贵校或贵单位需要小弟 作果蝇算法专题演讲,可与作者联络。目前小弟在台北地区大专院校到处兼 课,若贵校有缺专仼教师,别忘了推荐小弟,小弟感激不尽! 文超 2O1.o8,20 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 目录 苏果蝇优化算的介绍 L.1演化式计算与群休智能 L.2果蝇优化算法的基本观念 ···:·:··: 10 13果蝇优化算法的应用领域与相关资源 13 苏二果蝇优化算法求解极大值与板小值 21果蝇优化算沄求解极大值程序解析 18 22果蝇优化算法求解极小值程序解析 23 23果蝇优化算法求解仝局极大值之能力分析 影番 28 声2 SCORE模型系数优化一以财务预警为例 31关于财务Z- SCORE模型简介 36 32一般Z-SCOE模型的预测一以财务预警为例 37 33以果蝇优化算法优化Z-SCOE模型的参数进行财务预警∴…..39 泖声广义问归神经网终参数的优化一以网络购物之物流满意度为例 41广义回归神经网络简介 …49 42广义回归神经网络的应用 43果蝇优化算法优化广义回归神经网络参数 54 二灰色神经网络参数的优化一以基金买卖决策为例 51灰色神经网终简介… 67 52灰色神经网络的应用 71 53果蝇优化算法优化灰色神经网络参数77 亦支持向量回归参数的优化一陆生来台就读意愿之研究 61支援向量回归简介…92 62支持向量回归的安装与设定 93 63支持向量回归的应用 97 64果蝇优化算法优化攴持向量回归 101 亦一彰果蝇优化算法的进阶微调 71果蝇种群大小与搜寻路径的关系…. 115 72果蝇种群初始位置设定与搜寻能力的关系 127 73果蝇种群迭代步过值与搜寻能力的关系∴ 135 74参数值的设定与程序运行时问 7 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 第一章 果蝇优化算法的介绍 本章介绍包括了 11演化式计算与群体智能 12果蝇优化算法的基本观念 13果蝇优化算法的应用领域与相关资源 8 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 11演化式计算与群体智能 演化式计算是一种共亨名词,系指达尔文进化论的适者生存,不适 者淘汰,以此观念来实际模拟自然界演化过程所建立的演算方式,例 如早期 教授的基因算法 。然而,后 进者开始将演化重心转移到动物的觅食行为与群体行为上,最早是以 教授所提出的蚁群算法 ,该算法 是藉由蚂蚁在行进时,会释放岀身体的分泌物,所谓的费洛蒙而能找 出最短路径,达成优化境界。其后最早被提出的演算,也就是 Eberhart (1995教授的粒子群算法( Particle Swarm Optimization)。此算法是仿真鸟 群的觅食行为,藉山迭代搜寻囗前离食物最近的鸟的周围区域,最后 能接近食物,达到所研究问题的最佳解。这两种算法皆是藉由动物群 体觅食行为而发展出来的,因此有学者称为群体智能或是群智能算法。 而它们也都必须透过迭代的搜寻才能搜寻到最佳解,因此亦属于演化 式计算的领域。不论如何,生物为求生存必定有其存活的本能与方法, 这些方法也是许多学者努力研究的方向。作者(Wen- Tsao pan,2011)亦从 果蝇的觅食行为得到启发,因而提出果蝇优化算法,期望能为台湾及 中国大陆学界带来贲献,让两岸的教师能以此新式的算法进行实务研 究,增加投稿国际SCI,SSCI期刊被接受的机会 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 12果蝇优化算法的基本观念 果蝇优化算法 是一种基于果蝇 觅食行为推演出寻求全局优化的新方法。果蝇本身在感官知觉上优于 其他物种,尤其在嗅觉与视觉上,如图所示。果蝇的嗅觉器官能很 好地搜集漂浮在空气中的各种气味,甚至能嗅到公里以外的食物源。 然后,飞近食物位置后亦可使用敏锐的视觉发现食物与同伴聚集的位 置,并且往该方向飞去。 图果蝇的身体构造图 10 【实例截图】
【核心代码】
给出了一种新的优化方法，果蝇优化方法。对于搞优化的人是很有帮助的
Hl Optimization Algorithm 特色 本書作者繼基因演算法丶蟻群演算法與粒子群演算法之後,提岀的 一種全新的演化式計算技術。是讀者投稿SC]·SSCI國際期刊的利 器’適合各種不同領域的教授及老師閱讀與使用。 優勢 本書以實際研究案例帶領讀者體驗(OA)強大的尋優能力,並詳細 講解OA)程式碼’使讀者能輕易暸解程式內容’舉一反三應用 其他研究主題 適用對象 ◆想要投稿國際SC,SSC期刊的教授及老師。 ◆教授演化式計算’資料探勘與研究方法課程的教師 ◆有志於自學 Matlab程式,演化式計算與研究方法的學生。 WWen dsao d'an 封面設計:張慧鼷師 罟同學 SBN978983-6184-703 9780966184703 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 作者简介 潘文超老师 美国维吉尼亚州管理科技大学管理学博士 目前在台湾任大学及技术学院教师 目前在国外担任国际SC,SSC期刊论文评审委员 E_mail:teacherp0162@yahoo.com.tw 手机:(00886)955330842 Xx]til:http://www.oitecshop.byethost16.com/foa.html 研究方向 演化式计算与群智能算法 市场调查与营销研究 财务模型 著作摘要 Wen-Tsao Pan, "A new fruit fly optimization algorithm: Taking the financial distress model as an example, Knowledge-Based Systems, (In Press), 2011, ( Scl) Chien-Jen Huang, Peng-Wen Chen, Wen-Tsao Pan, Multi-stage Data Mining technique to build the forecast model for Taiwan stocks Neural comput Applic, Online First m 2011,(SC Wen-Tsao Pan, Combining PSo Cluster and Nonlinear Mapping algorithm to perform lustering performance analysis: take the enterprise financial alarming as example Quality Quantity Online first Tm 2011(will be published in Volume 45 Issue 6 it is October 2011),( SSCL, SCI) Wen-Tsao Pan, "The use of genetic programming for the construction of a financia management model in an enterprise", International Journal of applied Intelligence Online FirstTm, 22 October 2010, ( SCl Wen-Tsao Pan, " Combining Fuzzy Sammon Mapping and Fuzzy Clustering Approach to perform clustering effect analysis: take the ban king service satisfaction as an example Expert Systems With Applications, Vol. 37, pp. 4139-4145, 2009, SCl) Etc 4 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 自序 作者撰与此书期望能对两岸学术界有些贡献,或许有读者询问为何作者能提 出此一优化(优化)算法?有一天作者在自己房间吃起西瓜来,过没多久就引 来数只果蝇。当时门窗紧闭并开冷气,果蝇竞然能察觉食物所在,引起作者 好奇,因为果蝇不可能看到食物。经作者上閃了解果蝇的感官特征与作者推 论才知,果蝇搜寻食物是先由嗅觉寻找食物大约位置,再用视觉确定食物正 确位置。因此,作者按照此二步骤,发展出果蝇优化(优化)算法。到目前为 止,类似此群体智能算法,大多为国外学者所提出,作者希望提出此一算法, 能对台湾商管领域老师有所帮助。 为何商管老师的著作没有工程医学老师多? 常常有老师问作者,为何文法商管老师的著作不如工程医学老师多?这是由 于先天不足、后天失调的结果导致。在先天不足方面,早期工医方面的老师 就要求投稿工程索引(E)相关期刊,其后又发展出科学索引(Sc〕提供⊥医老师 投稿,发展全今已经累积庞大数量的期刊可供工医老帅投稿,因此在难度上 大为降低。然而,近年来文法商管老师渐渐被要求投稿至国际期刊,许多提 供商管老师投稿的SCI期刊,以及专为商管老师设讣的SSCI索引逐渐出现, 但是在数量上与工医领域还是天差地远,投稿难度甚高。在后天不足方面, 凡事〃物以稀为贵″,能够提供商管老师投稿的 SCLSSO期刊少,自然就会有 心人上把持,除了主编辑的徒子徒孙、亲朋好友外,其他人不得其门而入, 这种情况尤其以东方人最为严重。如此、将导致商管老帅投稿吏加困难,平 均国际期刊论文数量不如工医领域老师。 影响系数高一定是好期刊? 作者说过"物以稀为贵”,既然是少必定有公平性的问题,试问被主编辑把持 住的期刊,会收录好的文章吗?徒了徒孙、亲朋好友就一定写的出好文章吗? 5 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 答案是否定的。或许有读者身为主编辑,不同意作者的看法。但是对大数读 者来说,作者的说法是正确的,也因此高影响系数的期刊未必是好期刊。 什么期刊是好的期刊? 由亍影响系数的成因很多,主编辑可用许多途径增加影响系数,用此判断有 失客观。期刊好坏,应该要看所收录的文章之被索引数。好的文章应该会被 大家参考,并且加以引用。作者曾经发现,有些研讨会与硕士论文被索引数 甚至高过一些高影响系数期刊。总而言之,追根究底就是要回到读者所写的 文章之贡献度,包括了原创或创新性与实用性。 最后,作者勉励读者以自身实力来发表国际期刊,毕竞果蝇优化(优化)算法 是一种全新的算法,作者仅有一篇刊登于国际期刊”知识斥系 统”( Knowledge- Based systems),相信对于读者来说,此算法是您投稿国际知 名期刊的利器,亦可让您的文章的被索引数提升 敬告读者 本书所使川的软件及程序皆为合法,若有引用则在书中皆有注明来源。倘若 读者侵犯他人著作权,作者一概不予负责,请读者注意。此外,读者使用此 书发表论文时,请记得引用作者发表之该篇期刊文章。最后,由于本书仅百 余页,定价便宜,请各位教授老帅发挥使冂者付费精神,花钱购头此书,请 勿向书商免费索取,让小弟能有些微收入,感恩!!若贵校或贵单位需要小弟 作果蝇算法专题演讲,可与作者联络。目前小弟在台北地区大专院校到处兼 课,若贵校有缺专仼教师,别忘了推荐小弟,小弟感激不尽! 文超 2O1.o8,20 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 目录 苏果蝇优化算的介绍 L.1演化式计算与群休智能 L.2果蝇优化算法的基本观念 ···:·:··: 10 13果蝇优化算法的应用领域与相关资源 13 苏二果蝇优化算法求解极大值与板小值 21果蝇优化算沄求解极大值程序解析 18 22果蝇优化算法求解极小值程序解析 23 23果蝇优化算法求解仝局极大值之能力分析 影番 28 声2 SCORE模型系数优化一以财务预警为例 31关于财务Z- SCORE模型简介 36 32一般Z-SCOE模型的预测一以财务预警为例 37 33以果蝇优化算法优化Z-SCOE模型的参数进行财务预警∴…..39 泖声广义问归神经网终参数的优化一以网络购物之物流满意度为例 41广义回归神经网络简介 …49 42广义回归神经网络的应用 43果蝇优化算法优化广义回归神经网络参数 54 二灰色神经网络参数的优化一以基金买卖决策为例 51灰色神经网终简介… 67 52灰色神经网络的应用 71 53果蝇优化算法优化灰色神经网络参数77 亦支持向量回归参数的优化一陆生来台就读意愿之研究 61支援向量回归简介…92 62支持向量回归的安装与设定 93 63支持向量回归的应用 97 64果蝇优化算法优化攴持向量回归 101 亦一彰果蝇优化算法的进阶微调 71果蝇种群大小与搜寻路径的关系…. 115 72果蝇种群初始位置设定与搜寻能力的关系 127 73果蝇种群迭代步过值与搜寻能力的关系∴ 135 74参数值的设定与程序运行时问 7 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 第一章 果蝇优化算法的介绍 本章介绍包括了 11演化式计算与群体智能 12果蝇优化算法的基本观念 13果蝇优化算法的应用领域与相关资源 8 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 11演化式计算与群体智能 演化式计算是一种共亨名词,系指达尔文进化论的适者生存,不适 者淘汰,以此观念来实际模拟自然界演化过程所建立的演算方式,例 如早期 教授的基因算法 。然而,后 进者开始将演化重心转移到动物的觅食行为与群体行为上,最早是以 教授所提出的蚁群算法 ,该算法 是藉由蚂蚁在行进时,会释放岀身体的分泌物,所谓的费洛蒙而能找 出最短路径,达成优化境界。其后最早被提出的演算,也就是 Eberhart (1995教授的粒子群算法( Particle Swarm Optimization)。此算法是仿真鸟 群的觅食行为,藉山迭代搜寻囗前离食物最近的鸟的周围区域,最后 能接近食物,达到所研究问题的最佳解。这两种算法皆是藉由动物群 体觅食行为而发展出来的,因此有学者称为群体智能或是群智能算法。 而它们也都必须透过迭代的搜寻才能搜寻到最佳解,因此亦属于演化 式计算的领域。不论如何,生物为求生存必定有其存活的本能与方法, 这些方法也是许多学者努力研究的方向。作者(Wen- Tsao pan,2011)亦从 果蝇的觅食行为得到启发,因而提出果蝇优化算法,期望能为台湾及 中国大陆学界带来贲献,让两岸的教师能以此新式的算法进行实务研 究,增加投稿国际SCI,SSCI期刊被接受的机会 果蝇优化算法 最新演化式计算技术 12果蝇优化算法的基本观念 果蝇优化算法 是一种基于果蝇 觅食行为推演出寻求全局优化的新方法。果蝇本身在感官知觉上优于 其他物种,尤其在嗅觉与视觉上,如图所示。果蝇的嗅觉器官能很 好地搜集漂浮在空气中的各种气味,甚至能嗅到公里以外的食物源。 然后,飞近食物位置后亦可使用敏锐的视觉发现食物与同伴聚集的位 置,并且往该方向飞去。 图果蝇的身体构造图 10 【实例截图】
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