基于混合策略改进哈里斯鹰算法求解单目标优化问题IHHO附matlab代码

简介: 基于混合策略改进哈里斯鹰算法求解单目标优化问题IHHO附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

针对哈里斯鹰优化算法收敛精度低,易陷入局部最优空间等局限性,提出一种混合策略改进的哈里斯鹰优化算法.采用精英混沌反向学习策略初始化种群,增加初始种群多样性和精英个体数量,提高算法收敛性能;利用引入动态自适应权重的逃逸能量非线性递减策略替代哈里斯鹰算法的线性递减机制,提高算法全局探索和局部开发行为的平衡能力;采用拉普拉斯交叉算子策略生成适应度更高的新个体,提高算法抗停滞能力.对10个测试函数进行求解,结果表明改进算法的收敛精度,寻优性能及鲁棒性明显高于对比算法.通过对比改进前后算法的种群分布均匀性和收敛能力,验证了改进策略的有效性.

⛄ 部分代码

% ITU-R P.676-9, Annex 2 method for computing atmospheric attenuationclose all; clear all;p=1013; % pressure in hPa (1 atm=1013 hPa)t=15;    % atmospheric temp in C, determine from maps in P.1510 if not knownrho=7.5  % water vapor density (g/m^3)rp=p/1013;rt=288/(273+t);% Compute and plot specific attenuationi1=1;for f=1:350    ff(i1)=f;    gamdry(i1)=gamo(f,rp,rt);    gamwat(i1)=gamw(f,rp,rt,rho);    i1=i1+1;endfigureset(gca,'Fontsize',14)loglog(ff,gamdry,'linewidth',3)hold onloglog(ff,gamwat,'r--','linewidth',3)loglog(ff,gamdry+gamwat,'ko','markersize',8)xlabel('Frequency (GHz)')ylabel('Specific attenuation (dB/km)')grid onaxis([1 350 1e-3 1e2])set(gca,'Xtick',[1:10 20:10:100 200 350])set(gca,'Xticklabel',{'1';'2';'';'';'5';'';'';'';'';'10';'20';'';'';'50';'';'';'';'';'100';'200';'350'})set(gca,'Ytick',[0.001 0.01 0.1 1 10 100])set(gca,'Yticklabel',['0.001';' 0.01';' 0.1 ';'  1  ';'  10 ';' 100 '])legend('Oxygen','Water Vapor','Total')title('1 atm, 15^\circ C, \rho=7.5 g/m^3')% Compute and plot zenith attenuationi1=1;for f=1:350  ff(i1)=f;  t1=4.64/(1+0.066*rp^-2.3)*exp(-((f-59.7)/(2.87+12.4*exp(-7.9*rp)))^2);  t2=0.14*exp(2.12*rp)/((f-118.75)^2+0.031*exp(2.2*rp));  t3=0.0114/(1+0.14*rp^-2.6)*f*(-0.0247+0.0001*f+1.61e-6*f^2)/(1-0.0169*f+4.1e-5*f^2+3.2e-7*f^3);  ho=6.1/(1+0.17*rp^-1.1)*(1+t1+t2+t3);  if (f<70)&(ho>10.7*rp^0.3)     ho=10.7*rp^0.3;     display('Violated condition!'); drawnow;  end;  sigw=1.013/(1+exp(-8.6*(rp-0.57)));  hw=1.66*(1+1.39*sigw/((f-22.235)^2+2.56*sigw)+3.37*sigw/((f-183.31)^2+4.69*sigw)+1.58*sigw/((f-325.1)^2+2.89*sigw));    attendry(i1)=ho*gamo(f,rp,rt);  attenwat(i1)=hw*gamw(f,rp,rt,rho);  i1=i1+1;endfigureset(gca,'Fontsize',14)loglog(ff,attendry,'b','linewidth',3)hold onloglog(ff,attenwat,'r--','linewidth',3)loglog(ff,attendry+attenwat,'ko','markersize',8)xlabel('工作频率 (GHz)')ylabel('大气气体吸收衰减 (dB)')grid onaxis([1 350 1e-3 1e3])set(gca,'Xtick',[1:10 20:10:100 200 350])set(gca,'Xticklabel',{'1';'2';'';'';'5';'';'';'';'';'10';'20';'';'';'50';'';'';'';'';'100';'200';'350'})set(gca,'Ytick',[0.001 0.01 0.1 1 10 100 1000])set(gca,'Yticklabel',['0.001';' 0.01';' 0.1 ';'  1  ';'  10 ';' 100 ';' 1000'])legend('氧气','水蒸气','总吸收损耗')title('1 atm, 15^\circ C, \rho=7.5 g/m^3')

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]张海林,陈泯融.基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法[J].计算机系统应用, 2023, 32(1):166-178.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1.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.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
4.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
5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位
6.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
7.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
8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长


相关文章
|
3天前
|
算法 调度 云计算
云计算任务调度优化matlab仿真,对比蚁群优化和蛙跳优化
本程序针对云计算任务调度优化问题,旨在减少任务消耗时间、提升经济效益并降低设备功耗。通过对比蚁群优化算法(ACO)与蛙跳优化算法(SFLA),分别模拟蚂蚁信息素路径选择及青蛙跳跃行为,在MATLAB2022A环境下运行测试。核心代码实现任务分配方案的动态调整与目标函数优化,结合任务集合T与服务器集合S,综合考量处理时间与能耗等约束条件,最终输出优化结果。两种算法各具优势,为云计算任务调度提供有效解决方案。
|
2天前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于LSB最低有效位的音频水印嵌入提取算法FPGA实现,包含testbench和MATLAB对比
本项目展示了一种基于FPGA的音频水印算法,采用LSB(最低有效位)技术实现版权保护与数据追踪功能。使用Vivado2019.2和Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法通过修改音频采样点的最低有效位嵌入水印,人耳难以察觉变化。然而,面对滤波或压缩等攻击时,水印提取可能受影响。该项目运行效果无水印干扰,适合实时应用场景,核心逻辑简单高效,时间复杂度低。
|
2天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传算法的拱桥静载试验车辆最优布载matlab仿真
本程序基于遗传算法(GA)实现拱桥静载试验车辆最优布载的MATLAB仿真,旨在自动化确定车辆位置以满足加载效率要求(0.95≤ηq≤1.05),目标是使ηq尽量接近1,同时减少车辆数量和布载耗时。程序在MATLAB 2022A版本下运行,展示了工况1至工况3的测试结果。通过优化模型,综合考虑车辆重量、位置、类型及车道占用等因素,确保桥梁关键部位承受最大荷载,从而有效评估桥梁性能。核心代码实现了迭代优化过程,并输出最优布载方案及相关参数。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于模糊神经网络的金融序列预测算法matlab仿真
本程序为基于模糊神经网络的金融序列预测算法MATLAB仿真,适用于非线性、不确定性金融数据预测。通过MAD、RSI、KD等指标实现序列预测与收益分析,运行环境为MATLAB2022A,完整程序无水印。算法结合模糊逻辑与神经网络技术,包含输入层、模糊化层、规则层等结构,可有效处理金融市场中的复杂关系,助力投资者制定交易策略。
|
4天前
|
算法 数据可视化 调度
基于NSGAII的的柔性作业调度优化算法MATLAB仿真,仿真输出甘特图
本程序基于NSGA-II算法实现柔性作业调度优化,适用于多目标优化场景(如最小化完工时间、延期、机器负载及能耗)。核心代码完成任务分配与甘特图绘制,支持MATLAB 2022A运行。算法通过初始化种群、遗传操作和选择策略迭代优化调度方案,最终输出包含完工时间、延期、机器负载和能耗等关键指标的可视化结果,为制造业生产计划提供科学依据。
|
7月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
298 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
7月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
175 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
7月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
165 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
10月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)