自适应综合学习人工电场算法CLAEFA附matlab代码

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⛄ 内容介绍

人工电场算法 (Charged System Search, CSS) 是一种启发式优化算法，用于解决多目标优化问题。它模拟了电荷之间的相互作用和斥力吸引的行为，通过调整电荷的位置来搜索最优解。

CLAEFA (Charged Local Attractor Enhanced Firefly Algorithm) 是基于人工电场算法的改进版本，结合了萤火虫算法的思想，对电荷的位置更新进行了改进，以提高搜索效率和收敛性。

以下是CLAEFA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电荷作为初始种群。每个电荷对应一个可能的解，并具有一个适应度值来评估其优劣。
   
3. 适应度评估：对每个电荷计算适应度值，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。
   
4. 电荷位置更新：根据电荷之间的相互作用和斥力吸引的原理，通过更新电荷的位置来进行搜索。CLAEFA算法中引入了局部吸引子，增加了局部搜索能力。电荷的位置更新公式可以根据具体算法进行设计和调整。
   
5. 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3；否则，进入下一步。
   
6. 最优解提取：从电荷群体中选择适应度最好的电荷作为最优解。
   

CLAEFA算法通过模拟电荷之间的相互作用，具有一定的全局搜索和优化能力，并且引入了局部吸引子来增加局部搜索能力。该算法在解决多目标优化问题和复杂优化问题方面具有应用潜力。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 gives boundaries and dimension of search space for test functions.function [lb,ub,D]=benchmark_range(func_num)%If lower bounds of dimensions are the same, then 'lb' is a value.%Otherwise, 'lb' is a vector that shows the lower bound of each dimension.%This is also true for upper bounds of dimensions.%Insert your own boundaries with a new func_num.if func_num==1    lb=-100;ub=100;D=30;endif func_num==2    lb=-10;ub=10;D=10;endif func_num==3    lb=-100;ub=100;D=10;endif func_num==4    lb=-100;ub=100;D=10;end% if func_num==5    lb=-30;ub=30;D=30;endif func_num==6    lb=-100;ub=100;D=10;endif func_num==7    lb=-1.28;ub=1.28;D=10;end% if func_num==8    lb=-500;ub=500;D=10;endif func_num==9    lb=-5.12;ub=5.12;D=30;endif func_num==10    lb=-32;ub=32;D=30;endif func_num==11     lb=-600;ub=600;D=30;end% if func_num==12    lb=-50;ub=50;D=10;end% if func_num==13    lb=-50;ub=50;D=10;end% % if func_num==14    lb=-65.536;ub=65.536;D=2;endif func_num==15    lb=-5;ub=5;D=4;end% % if func_num==16    lb=-5;ub=5;D=2;endif func_num==17    lb=[-5 0];ub=[10 15];D=2;endif func_num==18    lb=-2;ub=2;D=2;endif func_num==19    lb=0;ub=1;D=3;endif func_num==20    lb=0;ub=1;D=6;endif func_num==21    lb=0;ub=10;D=4;endif func_num==22    lb=0;ub=10;D=4;endif func_num==23    lb=0;ub=10;D=4;endend

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

Chauhan, Dikshit, and Anupam Yadav. “An Adaptive Artificial Electric Field Algorithm for Continuous Optimization Problems.” Expert Systems, Wiley, June 2023, doi:10.1111/exsy.13380.

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