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【优化求解】基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题附matlab代码

1 简介

针对鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调,易陷入局部最优的不足,提出一种基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA).首先,采用混沌反向学习策略产生初始种群,为全局搜索多样性奠定基础;其次,设计收敛因子和惯性权重的非线性混沌扰动协同更新策略以平衡全局探索和局部开发能力;最后,将种群进化更新与最优个体的混沌搜索机制相结合,以减小算法陷入局部最优的概率.对10个基准测试函数和6个复合测试函数进行优化,实验结果表明, CWOA在收敛速度,收敛精度,鲁棒性方面均较对比算法有较大提升.

2 部分代码

%_________________________________________________________________________%

% 鲸鱼优化算法             %

%_________________________________________________________________________%

% The Whale Optimization Algorithm

function [Leader_score,Leader_pos,Convergence_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)


% initialize position vector and score for the leader 

Leader_pos=zeros(1,dim);

Leader_score=inf; %change this to -inf for maximization problems



%Initialize the positions of search agents

Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);


Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);


t=0;% Loop counter


% Main loop

while t<Max_iter

    for i=1:size(Positions,1)


        % Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space

        Flag4ub=Positions(i,:)>ub;

        Flag4lb=Positions(i,:)<lb;

        Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;


        % Calculate objective function for each search agent

        fitness=fobj(Positions(i,:));


        % Update the leader

        if fitness<Leader_score % Change this to > for maximization problem

            Leader_score=fitness; % Update alpha

            Leader_pos=Positions(i,:);

        end


    end


    a=2-t*((2)/Max_iter); % a decreases linearly fron 2 to 0 in Eq. (2.3)


    % a2 linearly dicreases from -1 to -2 to calculate t in Eq. (3.12)

    a2=-1+t*((-1)/Max_iter);


    % Update the Position of search agents 

    for i=1:size(Positions,1)

        r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]

        r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]


        A=2*a*r1-a;  % Eq. (2.3) in the paper

        C=2*r2;      % Eq. (2.4) in the paper



        b=1;               %  parameters in Eq. (2.5)

        l=(a2-1)*rand+1;   %  parameters in Eq. (2.5)


        p = rand();        % p in Eq. (2.6)


        for j=1:size(Positions,2)


            if p<0.5   

                if abs(A)>=1

                    rand_leader_index = floor(SearchAgents_no*rand()+1);

                    X_rand = Positions(rand_leader_index, :);

                    D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.7)

                    Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;      % Eq. (2.8)


                elseif abs(A)<1

                    D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)

                    Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader;      % Eq. (2.2)

                end


            elseif p>=0.5


                distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));

                % Eq. (2.5)

                Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);


            end


        end

    end

    t=t+1;

    Convergence_curve(t)=Leader_score;

end



3 仿真结果

【优化求解】基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题附matlab代码_搜索策略

【优化求解】基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题附matlab代码_matlab代码_02

4 参考文献

[1]王坚浩, 张亮, 史超,等. 基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法[J]. 控制与决策, 2019, 34(9):8.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

【优化求解】基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题附matlab代码_搜索策略_03


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