旗鱼优化(SFO)算法附matlab代码

简介: 旗鱼优化(SFO)算法附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

旗优化算法(Sailfish Optimization, SFO)是一种启发式优化算法,灵感来自于旗鱼的捕食行为和群体协作。旗鱼是一种快速和协作的海洋鱼类,通过捕食行为展示出了高效的搜索和追逐目标的能力。

以下是旗鱼优化算法的基本步骤:

  1. 个体表示:将待优化问题转化为一个个体的表示形式,通常使用向量或数组来表示个体的解。
  2. 种群初始化:随机生成一定数量的个体作为初始种群。每个个体对应一个可能的解。
  3. 旗鱼行为模拟:模拟旗鱼的搜索和追逐目标行为。每个个体被视为一个旗鱼,并根据当前的解进行搜索和调整位置。
  4. 适应度评估:对每个个体计算适应度值,用于评估其优劣。适应度函数根据具体问题设定,可以是目标函数的值,也可以是其他评估指标。
  5. 旗鱼位置更新:根据旗鱼行为模拟的结果,更新旗鱼的位置。可以使用迭代公式来更新位置,以便更好地接近目标。
  6. 旗鱼群体协作:通过旗鱼之间的交流和协作来提高搜索效率。可以引入一些策略,如信息共享、领导者选择等。
  7. 终止条件判断:根据预设的终止条件(如达到最大迭代次数、满足特定目标等),判断是否结束算法。如果未满足终止条件,则返回步骤4;否则,进入下一步。
  8. 最优解提取:从旗鱼群体中选择适应度最好的旗鱼作为最优解。

旗鱼优化算法通过模拟旗鱼的捕食行为和群体协作,具有较强的全局搜索和优化能力。该算法在解决连续优化问题、离散优化问题以及组合优化问题等方面都有应用。然而,算法的性能受到参数设置和问题建模的影响,需要根据具体问题进行调整和优化。

⛄ 部分代码

% This function draws the benchmark functionsfunction func_plot(func_name)[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(func_name);switch func_name     case 'F1'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]            case 'F2'         x=-100:2:100; y=x; %[-10,10]            case 'F3'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]            case 'F4'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]    case 'F5'         x=-200:2:200; y=x; %[-5,5]    case 'F6'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]    case 'F7'         x=-1:0.03:1;  y=x;  %[-1,1]    case 'F8'         x=-500:10:500;y=x; %[-500,500]    case 'F9'         x=-5:0.1:5;   y=x; %[-5,5]        case 'F10'         x=-20:0.5:20; y=x;%[-500,500]    case 'F11'         x=-500:10:500; y=x;%[-0.5,0.5]    case 'F12'         x=-10:0.1:10; y=x;%[-pi,pi]    case 'F13'         x=-5:0.08:5; y=x;%[-3,1]    case 'F14'         x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]    case 'F15'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F16'         x=-1:0.01:1; y=x;%[-5,5]    case 'F17'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F18'         x=-5:0.06:5; y=x;%[-5,5]    case 'F19'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F20'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]            case 'F21'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F22'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]         case 'F23'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]  end        L=length(x);f=[];for i=1:L    for j=1:L        if strcmp(func_name,'F15')==0 && strcmp(func_name,'F19')==0 && strcmp(func_name,'F20')==0 && strcmp(func_name,'F21')==0 && strcmp(func_name,'F22')==0 && strcmp(func_name,'F23')==0            f(i,j)=fobj([x(i),y(j)]);        end        if strcmp(func_name,'F15')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);        end        if strcmp(func_name,'F19')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0]);        end        if strcmp(func_name,'F20')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0,0,0]);        end               if strcmp(func_name,'F21')==1 || strcmp(func_name,'F22')==1 ||strcmp(func_name,'F23')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);        end              endendsurfc(x,y,f,'LineStyle','none');end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]谈恩民,李莹.基于SFO优化深度极限学习机的模拟电路故障诊断方法:CN202111673183.X[P].CN202111673183.X[2023-07-27].

⛳️ 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 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

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


相关文章
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
120 80
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 索引
单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA
本项目使用FW烟花优化算法求解单目标问题,并在MATLAB2022A中实现仿真,对比PSO和GA的性能。核心代码展示了适应度计算、火花生成及位置约束等关键步骤。最终通过收敛曲线对比三种算法的优化效果。烟花优化算法模拟烟花爆炸过程,探索搜索空间,寻找全局最优解,适用于复杂非线性问题。PSO和GA则分别适合快速收敛和大解空间的问题。参数调整和算法特性分析显示了各自的优势与局限。
|
5天前
|
缓存 算法 搜索推荐
Java中的算法优化与复杂度分析
在Java开发中,理解和优化算法的时间复杂度和空间复杂度是提升程序性能的关键。通过合理选择数据结构、避免重复计算、应用分治法等策略,可以显著提高算法效率。在实际开发中,应该根据具体需求和场景,选择合适的优化方法,从而编写出高效、可靠的代码。
19 6
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征,结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印,提供Matlab2022a版本代码,含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域,有效处理非线性数据,提高预测稳定性和效率。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 前端开发 算法
婚恋交友系统平台 相亲交友平台系统 婚恋交友系统APP 婚恋系统源码 婚恋交友平台开发流程 婚恋交友系统架构设计 婚恋交友系统前端/后端开发 婚恋交友系统匹配推荐算法优化
婚恋交友系统平台通过线上互动帮助单身男女找到合适伴侣,提供用户注册、个人资料填写、匹配推荐、实时聊天、社区互动等功能。开发流程包括需求分析、技术选型、系统架构设计、功能实现、测试优化和上线运维。匹配推荐算法优化是核心,通过用户行为数据分析和机器学习提高匹配准确性。
40 3
|
10天前
|
供应链 算法 调度
排队算法的matlab仿真,带GUI界面
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真,并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间,计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为,广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域,旨在优化系统性能,减少等待时间,提高资源利用率。
|
11天前
|
算法
PAI下面的gbdt、xgboost、ps-smart 算法如何优化?
设置gbdt 、xgboost等算法的样本和特征的采样率
31 2
|
17天前
|
存储 算法
基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真
本项目基于HMM模型实现金融数据预测,包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行,通过计算状态转移和观测概率预测未来值,并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析,能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律,为金融预测提供有力工具。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法 信息无障碍
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如"How are you"、"I am fine"、"I love you"等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。
|
4天前
|
算法
基于EO平衡优化器算法的目标函数最优值求解matlab仿真
本程序基于进化优化(EO)中的平衡优化器算法,在MATLAB2022A上实现九个测试函数的最优值求解及优化收敛曲线仿真。平衡优化器通过模拟生态系统平衡机制,动态调整搜索参数,确保种群多样性与收敛性的平衡,高效搜索全局或近全局最优解。程序核心为平衡优化算法,结合粒子群优化思想,引入动态调整策略,促进快速探索与有效利用解空间。

热门文章

最新文章