融合多策略的萤火虫算法求解多目标优化问题(Matlab代码实现)

简介: 融合多策略的萤火虫算法求解多目标优化问题(Matlab代码实现)

🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁

2008 年 Yang 根据自然界中萤火虫的发光行为提出了萤 火虫算法(Firefly Algorithm, FA),FA 作为一种新的元启发式算法被大范围地应用于多个领域。萤火虫利用自身发出的 光作为信号吸引其他萤火虫,而萤火虫的吸引力由发光的节奏、频率和被观察到的时间决定,当一个萤火虫光亮较高时 就有可能吸引另一个光亮较弱的萤火虫向其移动,最亮的萤火虫则做随机移动,在此过程中萤火虫自身位置随之改变。 若将萤火虫所在位置表示问题空间的可行解,以萤火虫发光的亮度为目标函数,通过萤火虫群体的移动实现对目标函数寻优。

✨🔎⚡运行结果⚡🔎✨

 

💂♨️👨‍🎓Matlab代码👨‍🎓♨️💂

clear;
clf;
problem = @(x) problemfunc(x);
nvar = 2;
bound.xmin = -5;
bound.xmax = 5;
param.itermax = 75;
param.npop = 50;
param.gamma = 1;
param.beta0 = 1;
param.alpha = 0.2;
param.damp = 0.9;
param.scale = (bound.xmax-bound.xmin);
FA(problem, nvar, bound, param)
% [X,Y] = meshgrid(bound.xmin:0.01:bound.xmax, bound.xmin:0.01:bound.xmax);
% surf(X,Y,-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(X.^2+Y.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*X)+cos(2*pi*Y)))+exp(1)+20, 'EdgeColor','none');
% view(-33,72); saveas(gcf, 'Ackley2.png');


📜📢🌈参考文献🌈📢📜

[1]兰回归,李英海,李清清,孟虹池,杨苑.基于改进萤火虫算法的水库多目标调度决策研究[J].人民长江,2022,53(09):195-201.DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2022.09.030.

相关文章
|
5天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解
近端策略优化(PPO)是深度强化学习中高效的策略优化方法,广泛应用于大语言模型的RLHF训练。PPO通过引入策略更新约束机制,平衡了更新幅度,提升了训练稳定性。其核心思想是在优势演员-评论家方法的基础上,采用裁剪和非裁剪项组成的替代目标函数,限制策略比率在[1-ϵ, 1+ϵ]区间内,防止过大的策略更新。本文详细探讨了PPO的基本原理、损失函数设计及PyTorch实现流程,提供了完整的代码示例。
108 10
近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解
|
2月前
|
存储 算法 程序员
C 语言递归算法:以简洁代码驾驭复杂逻辑
C语言递归算法简介:通过简洁的代码实现复杂的逻辑处理,递归函数自我调用解决分层问题,高效而优雅。适用于树形结构遍历、数学计算等领域。
|
3月前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
99 1
|
3月前
|
存储 缓存 算法
通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率
通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率
|
3月前
|
算法
分享一些提高二叉树遍历算法效率的代码示例
这只是简单的示例代码,实际应用中可能还需要根据具体需求进行更多的优化和处理。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。
|
3月前
|
算法 测试技术 开发者
在Python开发中,性能优化和代码审查至关重要。性能优化通过改进代码结构和算法提高程序运行速度,减少资源消耗
在Python开发中,性能优化和代码审查至关重要。性能优化通过改进代码结构和算法提高程序运行速度,减少资源消耗;代码审查通过检查源代码发现潜在问题,提高代码质量和团队协作效率。本文介绍了一些实用的技巧和工具,帮助开发者提升开发效率。
67 3
|
3月前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
4月前
|
存储 缓存 算法
如何通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率?
如何通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率?
102 5
|
4月前
|
搜索推荐
插入排序算法的讲解和代码
【10月更文挑战第12天】插入排序是一种基础的排序算法,理解和掌握它对于学习其他排序算法以及数据结构都具有重要意义。你可以通过实际操作和分析,进一步深入了解插入排序的特点和应用场景,以便在实际编程中更好地运用它。
|
4月前
|
缓存 分布式计算 监控
优化算法和代码需要注意什么
【10月更文挑战第20天】优化算法和代码需要注意什么
49 0

热门文章

最新文章