智能优化算法探索率与开发率代码

谁有智能优化算法探索率与开发率的代码，谁有智能优化算法改进精英反向学习和二次插值的代码

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/939441
这篇博客你也可以参考下：智能优化算法：基于梯度的优化算法-附代码
除此之外, 这篇博客: 智能优化算法：猫群优化算法-附代码中的 1.1 数学描述 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
搜寻模式用来模拟猫的当前状态，分别为休息、四处查看、搜寻下一个移动位置。在搜寻模式中，定义了 4 个基本要素:记忆池(SMP)、变化域(SRD)、变化数(CDC)、自身位置判断(SPC)。SMP 定义了每一只猫的搜寻记忆大小，表示猫所搜寻到的位置点，猫将根据适应度大小从记忆池中选择一个最好的位置点。SRD 表示选择域的变异率，搜寻模式中，每一维的改变范围由变化域决定，根据经验一般取值为0.2。CDC 指每一只猫将要变异的维数的个数，其值是一个从 0 到总维数之间的随机值。SPC 是一个布尔值，表示猫是否将已经过的位置作为将要移动到的候选位置之一，其值不影响 SMP 的取值。
您还可以看一下数智优佳学堂老师的智慧城市之智慧中台专题- 如何进行中台能力框架设计课程中的版权声明小节, 巩固相关知识点

随机扰动是一种简单有效的控制算法探索率的方法。在算法迭代过程中，为每个个体添加一些随机扰动，可以使算法更容易跳出局部最优解，从而提高探索率。