matlab改进鲸鱼算法GSWOA 基准函数对比与检验

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🔥 内容介绍

近年来,优化算法在解决各种单目标优化问题中发挥着重要作用。其中,鲸鱼优化算法 (GWO) 是一种受到自然界鲸鱼群体行为启发的优化算法,已经在多个领域取得了显著的成果。然而,传统的GWO算法在处理复杂问题时存在一些局限性。为了克服这些限制,研究者们提出了一种基于自适应变螺旋最近领域扰动的鲸鱼优化算法 (GWOA)。

GWOA算法的核心思想是通过引入自适应变螺旋最近领域扰动机制,增加搜索空间的多样性和局部搜索能力。该算法的基本步骤如下:

  1. 初始化种群:随机生成一定数量的鲸鱼个体,并为每个个体分配初始位置和速度。
  2. 计算适应度值:根据问题的目标函数,计算每个个体的适应度值。
  3. 更新最优解:根据适应度值,更新全局最优解和个体最优解。
  4. 更新位置和速度:根据自适应变螺旋最近领域扰动机制,更新每个个体的位置和速度。
  5. 判断停止条件:根据预设的停止条件,判断是否终止算法。
  6. 返回最优解:输出找到的最优解。

GWOA算法的关键创新点在于自适应变螺旋最近领域扰动机制。这一机制通过引入随机扰动和自适应变螺旋搜索策略,提高了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。在每次迭代中,个体根据自身适应度值和邻域信息进行位置和速度的更新,从而使得算法能够更好地探索问题的搜索空间。

与传统的GWO算法相比,GWOA算法在求解单目标优化问题时具有更高的收敛速度和更好的解的质量。其自适应变螺旋最近领域扰动机制能够有效地避免算法陷入局部最优解,并且具有较好的全局搜索能力。因此,GWOA算法在实际应用中具有广泛的潜力。

总之,基于自适应变螺旋最近领域扰动的鲸鱼优化算法 (GWOA) 是一种有效的求解单目标优化问题的优化算法。通过引入自适应变螺旋最近领域扰动机制,该算法能够提高搜索空间的多样性和局部搜索能力,从而在复杂问题中取得更好的解。未来,我们可以进一步研究和改进GWOA算法,以应用于更多实际问题的求解中。

📣 部分代码

%_________________________________________________________________________%% 鲸鱼优化算法             %%_________________________________________________________________________%% The Whale Optimization Algorithmfunction [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 agentsPositions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);t=0;% Loop counter% Main loopwhile 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

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献


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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合


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