【人工生态系统优化算法】基于人工生态系统优化算法求解单目标优化问题附matlab代码
1 簡(jiǎn)介
AEO?算法是?Zhao?等于?2019?年通過(guò)模擬地球生態(tài)系統(tǒng)中能量流動(dòng)而提出一種新型元啟發(fā)式優(yōu)化算法,該算法通過(guò)生產(chǎn)算子、消費(fèi)算子和分解算子對(duì)生態(tài)系統(tǒng)中的生產(chǎn)、消費(fèi)和分解行為進(jìn)行模擬來(lái)達(dá)到求解優(yōu)化問(wèn)題的目的。生產(chǎn)算子旨在加強(qiáng)AEO?算法勘探和開(kāi)發(fā)之間的平衡能力; 消費(fèi)算子用于改進(jìn)?AEO?算法的探索能力; 分解算子旨在提升AEO?算法的開(kāi)發(fā)性能。與傳統(tǒng)群智能算法相比,?AEO?算法不但實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,除群體規(guī)模和最大迭代次數(shù)外,無(wú)需調(diào)整其他任何參數(shù),且具有較好的尋優(yōu)精度和全局搜索能力。
2 部分代碼
%--------------------------------------------------------------------------% SDO code v1.0.% Developed in MATLAB R2011b% The code is based on the following papers.% W. Zhao, L. Wang and Z. Zhang, Artificial ecosystem-based optimization: % A novel nature-inspired meta-heuristic algorithm, Neural Computing and % Applications, DOI:10.1007/s00521-019-04452-x.% --------------------------------------------------------------------------?close allclearclc?N = 100; % Number of search agentsFunction_name='F11'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper)Max_iteration = 100; % Maximum numbef of iterations?% Load details of the selected benchmark function[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);?[Fbest,Lbest,Convergence_curve]=AEO(dim,N,Max_iteration,lb,ub,fobj);figure('Position',[500 500 660 290])%Draw search spacesubplot(1,2,1);func_plot(Function_name);title('Parameter space')xlabel('x_1');ylabel('x_2');zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])?%Draw objective spacesubplot(1,2,2);semilogy(Convergence_curve,'Color','r','linewidth',2)title('Objective space')xlabel('Iteration');ylabel('Best score obtained so far');?axis tightgrid onbox onlegend('AEO')?3 仿真結(jié)果
4 參考文獻(xiàn)
[1]崔東文, 包艷飛. 基于人工生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化算法的組合生長(zhǎng)需水預(yù)測(cè)模型[J]. 水資源保護(hù), 2020, 36(6):9.
博主簡(jiǎn)介:擅長(zhǎng)智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)、信號(hào)處理、元胞自動(dòng)機(jī)、圖像處理、路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)等多種領(lǐng)域的Matlab仿真,相關(guān)matlab代碼問(wèn)題可私信交流。
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總結(jié)
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