改进黑猩猩优化算法SLWCHOA 可直接运行 提供23个基准函数对比与秩和检验 注释详细适合新手小白~Matlab

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🔥 内容介绍

针对黑猩猩优化算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等缺陷,提出了混合改进策略的黑猩猩优化算法(SLWChOA)。首先,利用Sobol序列初始化种群,增加种群的随机性和多样性,为算法全局寻优奠定基础;其次,引入基于凸透镜成像的反向学习策略,将其应用到当前最优个体上产生新的个体,提高算法的收敛精度和速度;同时,将水波动态自适应因子添加到攻击者位置更新处,增强算法跳出局部最优的能力;最后,通过10个基准测试函数、Wilcoxon秩和检验以及部分CEC2014函数进行仿真实验来评价改进算法的寻优性能,实验结果表明所提算法在寻优精度、收敛速度和鲁棒性上均较对比算法有较大提升。另外,通过一个机械优化设计实验进行测试分析,进一步验证SLWChOA的可行性和适用性。

首先,在标准ChOA中,种群初始化采用随机分布的方式,这种方式造成种群多样性差,导致个体前期搜索存在一定的盲目性,使算法收敛速度慢;其次,标准ChOA通过对种群历史前四个最优位置的加权记忆,实现了个体在搜索空间快速寻优,但这一做法并未考虑到每个黑猩猩个体自身的搜索经验,导致算法寻优精度低;最后,标准ChOA的种群围绕攻击者、障碍者、驱赶者和追逐者进行位置更新,当这四个个体陷入局部空间极值时,种群会随之陷入局部最优,导致算法出现停滞搜索现象。综上所述,本文针对上述标准ChOA原理的缺陷,引入对应的策略进行改进。首先,本文通过Sobol序列初始化种群,使种群分布更加均匀,降低前期个体搜索的盲目性,从而提高算法的收敛速度;其次,引用基于凸透镜成像的反向学习策略,通过对算法中当前最优个体进行凸透镜成像反向学习,将各维度的值映射到搜索空间中得到反向解,引导群体向全局最优解附近靠拢,提高算法的寻优精度;最后,在种群的引导者“攻击者”位置更新处添加水波动态自适应因子,利用水波的动态变化的方向和大小的不确定性帮助攻击者引导种群在更广阔的范围搜索,增加算法寻优位置的多样性,避免趋同性,降低算法陷入局部最优的概率。

📣 部分代码

% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions = initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb)Boundary_no= size(ub, 2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions = rand(SearchAgents_no, dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no > 1    for i=1:dim        ub_i = ub(i);        lb_i = lb(i);        Positions(:, i) = rand(SearchAgents_no, 1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献


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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、无人机安全通信轨迹在线优化

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



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