基于变因子加权学习与邻代维度交叉策略的改进乌鸦算法求解单目标优化问题含Matlab代码

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简介: 基于变因子加权学习与邻代维度交叉策略的改进乌鸦算法求解单目标优化问题含Matlab代码

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⛄ 内容介绍

针对乌鸦搜索算法(CSA)优化高维问题时存在寻优精度低,局部极值逃逸能力弱等问题,提出一种耦合多个体变因子加权学习机制与最优个体邻代维度交叉策略的改进乌鸦搜索算法(ICSA).该算法随迭代进程动态修正模型控制参数(感知概率和飞行长度),利用多个体的变因子加权学习机制保证子代个体同时继承跟随乌鸦与上代最优个体的位置信息以避免单个体继承的过快种群同化并减小陷入局部极值的风险;同时构建历史最优个体的邻代维度交叉策略,并按维度绝对差异大的优先替换原则更新最优个体位置,以保留历代最优维度信息并提高算法的局部极值逃逸能力.数值实验结果分别验证了模型参数对CSA算法性能的一定影响,加权学习因子不同递变形式对ICSA算法性能改善的有效性与差异性以及改进算法的优越寻优性能.

⛄ 部分代码

%% Benchmark Test functions

function [lb,ub,dim,fobj] = Get_Functions_details(F)

switch F

   case 'F1'

       fobj = @F1;

       lb=-100;

       ub=100;

       dim=30;

       

   case 'F2'

       fobj = @F2;

       lb=-10;

       ub=10;

       dim=30;

       

   case 'F3'

       fobj = @F3;

       lb=-100;

       ub=100;

       dim=30;

       

   case 'F4'

       fobj = @F4;

       lb=-100;

       ub=100;

       dim=30;

       

   case 'F5'

       fobj = @F5;

       lb=-30;

       ub=30;

       dim=30;

       

   case 'F6'

       fobj = @F6;

       lb=-100;

       ub=100;

       dim=30;

       

   case 'F7'

       fobj = @F7;

       lb=-1.28;

       ub=1.28;

       dim=30;

       

   case 'F8'

       fobj = @F8;

       lb=-500;

       ub=500;

       dim=30;

       

   case 'F9'

       fobj = @F9;

       lb=-5.12;

       ub=5.12;

       dim=30;

       

   case 'F10'

       fobj = @F10;

       lb=-32;

       ub=32;

       dim=30;

       

   case 'F11'

       fobj = @F11;

       lb=-600;

       ub=600;

       dim=30;

       

   case 'F12'

       fobj = @F12;

       lb=-50;

       ub=50;

       dim=30;

       

   case 'F13'

       fobj = @F13;

       lb=-50;

       ub=50;

       dim=30;

       

   case 'F14'

       fobj = @F14;

       lb=-65.536;

       ub=65.536;

       dim=2;

       

   case 'F15'

       fobj = @F15;

       lb=-5;

       ub=5;

       dim=4;

       

   case 'F16'

       fobj = @F16;

       lb=-5;

       ub=5;

       dim=2;

       

   case 'F17'

       fobj = @F17;

       lb=[-5,0];

       ub=[10,15];

       dim=2;

       

   case 'F18'

       fobj = @F18;

       lb=-5;

       ub=5;

       dim=2;

       

   case 'F19'

       fobj = @F19;

       lb=0;

       ub=1;

       dim=3;

       

   case 'F20'

       fobj = @F20;

       lb=0;

       ub=1;

       dim=6;    

       

   case 'F21'

       fobj = @F21;

       lb=0;

       ub=10;

       dim=4;    

%         dim=4;

   case 'F22'

       fobj = @F22;

       lb=0;

       ub=10;

       dim=4;    

       

   case 'F23'

       fobj = @F23;

       lb=0;

       ub=10;

       dim=4;

   end

   

end


% F1


function o = F1(x)

o=sum(x.^2);

end


% F2


function o = F2(x)

o=sum(abs(x))+prod(abs(x));

end


% F3


function o = F3(x)

dim=size(x,2);

o=0;

for i=1:dim

   o=o+sum(x(1:i))^2;

end

end


% F4


function o = F4(x)

o=max(abs(x));

end


% F5


function o = F5(x)

dim=size(x,2);

o=sum(100*(x(2:dim)-(x(1:dim-1).^2)).^2+(x(1:dim-1)-1).^2);

end


% F6


function o = F6(x)

o=sum(abs((x+.5)).^2);

end


% F7


function o = F7(x)

dim=size(x,2);

o=sum([1:dim].*(x.^4))+rand;

end


% F8


function o = F8(x)

o=sum(-x.*sin(sqrt(abs(x))));

end


% F9


function o = F9(x)

dim=size(x,2);

o=sum(x.^2-10*cos(2*pi.*x))+10*dim;

end


% F10


function o = F10(x)

dim=size(x,2);

o=-20*exp(-.2*sqrt(sum(x.^2)/dim))-exp(sum(cos(2*pi.*x))/dim)+20+exp(1);

end


% F11


function o = F11(x)

dim=size(x,2);

o=sum(x.^2)/4000-prod(cos(x./sqrt([1:dim])))+1;

end


% F12


function o = F12(x)

dim=size(x,2);

o=(pi/dim)*(10*((sin(pi*(1+(x(1)+1)/4)))^2)+sum((((x(1:dim-1)+1)./4).^2).*...

(1+10.*((sin(pi.*(1+(x(2:dim)+1)./4)))).^2))+((x(dim)+1)/4)^2)+sum(Ufun(x,10,100,4));

end


% F13


function o = F13(x)

dim=size(x,2);

o=.1*((sin(3*pi*x(1)))^2+sum((x(1:dim-1)-1).^2.*(1+(sin(3.*pi.*x(2:dim))).^2))+...

((x(dim)-1)^2)*(1+(sin(2*pi*x(dim)))^2))+sum(Ufun(x,5,100,4));

end


% F14


function o = F14(x)

aS=[-32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32;...

-32 -32 -32 -32 -32 -16 -16 -16 -16 -16 0 0 0 0 0 16 16 16 16 16 32 32 32 32 32];


for j=1:25

   bS(j)=sum((x'-aS(:,j)).^6);

end

o=(1/500+sum(1./([1:25]+bS))).^(-1);

end


% F15


function o = F15(x)

aK=[.1957 .1947 .1735 .16 .0844 .0627 .0456 .0342 .0323 .0235 .0246];

bK=[.25 .5 1 2 4 6 8 10 12 14 16];bK=1./bK;

o=sum((aK-((x(1).*(bK.^2+x(2).*bK))./(bK.^2+x(3).*bK+x(4)))).^2);

end


% F16


function o = F16(x)

o=4*(x(1)^2)-2.1*(x(1)^4)+(x(1)^6)/3+x(1)*x(2)-4*(x(2)^2)+4*(x(2)^4);

end


% F17


function o = F17(x)

o=(x(2)-(x(1)^2)*5.1/(4*(pi^2))+5/pi*x(1)-6)^2+10*(1-1/(8*pi))*cos(x(1))+10;

end


% F18


function o = F18(x)

o=(1+(x(1)+x(2)+1)^2*(19-14*x(1)+3*(x(1)^2)-14*x(2)+6*x(1)*x(2)+3*x(2)^2))*...

   (30+(2*x(1)-3*x(2))^2*(18-32*x(1)+12*(x(1)^2)+48*x(2)-36*x(1)*x(2)+27*(x(2)^2)));

end


% F19


function o = F19(x)

aH=[3 10 30;.1 10 35;3 10 30;.1 10 35];cH=[1 1.2 3 3.2];

pH=[.3689 .117 .2673;.4699 .4387 .747;.1091 .8732 .5547;.03815 .5743 .8828];

o=0;

for i=1:4

   o=o-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2))));

end

end


% F20


function o = F20(x)

aH=[10 3 17 3.5 1.7 8;.05 10 17 .1 8 14;3 3.5 1.7 10 17 8;17 8 .05 10 .1 14];

cH=[1 1.2 3 3.2];

pH=[.1312 .1696 .5569 .0124 .8283 .5886;.2329 .4135 .8307 .3736 .1004 .9991;...

.2348 .1415 .3522 .2883 .3047 .6650;.4047 .8828 .8732 .5743 .1091 .0381];

o=0;

for i=1:4

   o=o-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2))));

end

end


% F21


function o = F21(x)

aSH=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];

cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];


o=0;

for i=1:5

   o=o-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);

end

end


% F22


function o = F22(x)

aSH=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];

cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];


o=0;

for i=1:7

   o=o-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);

end

end


% F23


function o = F23(x)

aSH=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];

cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];


o=0;

for i=1:10

   o=o-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);

end

end


function o=Ufun(x,a,k,m)

o=k.*((x-a).^m).*(x>a)+k.*((-x-a).^m).*(x<(-a));

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]赵世杰, 高雷阜, 于冬梅,等. 基于变因子加权学习与邻代维度交叉策略的改进CSA算法[J]. 电子学报, 2019, 47(1):9.

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