【麻雀算法】基于自适应螺旋飞行麻雀搜索算法(ASFSSA)求解单目标优化问题附matlab代码

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⛄ 内容介绍

针对元启发算法中麻雀搜索算法(SSA)的早熟收敛,易陷入局部最优,全局搜索性差等问题进行研究,提出一种自适应螺旋飞行麻雀搜索算法(ASFSSA).

⛄ 部分代码


function [fMin , bestX,Convergence_curve ] = SSA(pop, M,c,d,dim,fobj  )

       

  P_percent = 0.2;    % The population size of producers accounts for "P_percent" percent of the total population size      



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

pNum = round( pop *  P_percent );    % The population size of the producers  



lb= c.*ones( 1,dim );    % Lower limit/bounds/     a vector

ub= d.*ones( 1,dim );    % Upper limit/bounds/     a vector

%Initialization

for i = 1 : pop

   

   x( i, : ) = lb + (ub - lb) .* rand( 1, dim );  

   fit( i ) = fobj( x( i, : ) ) ;                      

end

pFit = fit;                      

pX = x;                            % The individual's best position corresponding to the pFit

[ fMin, bestI ] = min( fit );      % fMin denotes the global optimum fitness value

bestX = x( bestI, : );             % bestX denotes the global optimum position corresponding to fMin

 


% Start updating the solutions.


for t = 1 : M    

 

     

 [ ans, sortIndex ] = sort( pFit );% Sort.

   

 [fmax,B]=max( pFit );

  worse= x(B,:);  

       

  r2=rand(1);

if(r2<0.8)

 

   for i = 1 : pNum                                                   % Equation (3)

        r1=rand(1);

       x( sortIndex( i ), : ) = pX( sortIndex( i ), : )*exp(-(i)/(r1*M));

       x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );

       fit( sortIndex( i ) ) = fobj( x( sortIndex( i ), : ) );  

   end

 else

 for i = 1 : pNum  

         

 x( sortIndex( i ), : ) = pX( sortIndex( i ), : )+randn(1)*ones(1,dim);

 x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );

 fit( sortIndex( i ) ) = fobj( x( sortIndex( i ), : ) );

     

 end

     

end

 

 

[ fMMin, bestII ] = min( fit );      

 bestXX = x( bestII, : );            



  for i = ( pNum + 1 ) : pop                     % Equation (4)

   

        A=floor(rand(1,dim)*2)*2-1;

       

         if( i>(pop/2))

          x( sortIndex(i ), : )=randn(1)*exp((worse-pX( sortIndex( i ), : ))/(i)^2);

         else

       x( sortIndex( i ), : )=bestXX+(abs(( pX( sortIndex( i ), : )-bestXX)))*(A'*(A*A')^(-1))*ones(1,dim);  


        end  

       x( sortIndex( i ), : ) = Bounds( x( sortIndex( i ), : ), lb, ub );

       fit( sortIndex( i ) ) = fobj( x( sortIndex( i ), : ) );

       

  end

 c=randperm(numel(sortIndex));

  b=sortIndex(c(1:20));

   for j =  1  : length(b)      % Equation (5)


   if( pFit( sortIndex( b(j) ) )>(fMin) )


       x( sortIndex( b(j) ), : )=bestX+(randn(1,dim)).*(abs(( pX( sortIndex( b(j) ), : ) -bestX)));


       else


       x( sortIndex( b(j) ), : ) =pX( sortIndex( b(j) ), : )+(2*rand(1)-1)*(abs(pX( sortIndex( b(j) ), : )-worse))/ ( pFit( sortIndex( b(j) ) )-fmax+1e-50);


         end

       x( sortIndex(b(j) ), : ) = Bounds( x( sortIndex(b(j) ), : ), lb, ub );

     

      fit( sortIndex( b(j) ) ) = fobj( x( sortIndex( b(j) ), : ) );

end

   for i = 1 : pop

       if ( fit( i ) < pFit( i ) )

           pFit( i ) = fit( i );

           pX( i, : ) = x( i, : );

       end

       

       if( pFit( i ) < fMin )

          fMin= pFit( i );

           bestX = pX( i, : );

       

           

       end

   end

 

   Convergence_curve(t)=fMin;

 

end



% Application of simple limits/bounds

function s = Bounds( s, Lb, Ub)

 % Apply the lower bound vector

 temp = s;

 I = temp < Lb;

 temp(I) = Lb(I);

 

 % Apply the upper bound vector

 J = temp > Ub;

 temp(J) = Ub(J);

 % Update this new move

 s = temp;


%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 刘睿莫愿斌. 动态优化问题的瞬态自适应麻雀搜索算法求解[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(12):3651-3657.

[2] 高晨峰, 陈家清, 石默涵. 融合黄金正弦和曲线自适应的多策略麻雀搜索算法[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(2):9.

[3] 周玉, 房倩, 裴泽宣,等. 基于切线飞行的麻雀搜索算法[J]. 计算机应用研究, 2023, 40(1):6.

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