一种多策略改进小龙虾智能优化算法MSCOA 改进策略：种群混沌映射初始化+透
一种多策略改进小龙虾智能优化算法MSCOA 改进策略：种群初始化精英反向+透镜成像反向学习+黄金正弦变异策略一、小龙虾COA基本原理
小龙虾优化算法（Lobster Optimization Algorithm，LOA）是一种模拟小龙虾觅食举动的优化算法。其基本原理和步骤如下：
[*] 初始化：
[*]随机天生小龙虾种群的位置（解）和速率。
[*] 适应度评估：
[*]盘算每只小龙虾的适应度值（目标函数值）。
[*] 更新位置：
[*]小龙虾通过两种重要举动来更新位置：
[*]觅食举动：小龙虾在其当前位置附近搜索更好的解。
[*]社会举动：小龙虾根据邻近个体的位置调整自己的位置，以利用群体的知识。
[*] 选择最优解：
[*]通过比力适应度值，选择当前最优的小龙虾解作为全局最优解。
[*] 迭代：
[*]重复步骤2-4，直到到达最大迭代次数或满足停止准则。
[*] 输出结果：
[*]输出最优解及其适应度值。
小龙虾优化算法的优点包括较强的全局搜索能力和较快的收敛速率，但其效率和结果依赖于具体题目和参数设置。
二、改进策略
2.1种群初始化 映射
六种映射可供选择
tent
chebyshev
Singer
Logistic
Sine
Circle
2.2 透镜成像反向学习
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2699cf6fefcb4ea9aca56baf430b4860.png
2.3 黄金正弦变异策略
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0dd4c1ac68594793975974d35a4a2185.png
三、实行结果
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https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e3167257c2a0420aae8515156dc11c63.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/43cf9b68fb63495697bba741f1d03124.png
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https://i-blog.csdnimg.cn/direct/01bb891562734baca36ae43342d5796b.png
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https://i-blog.csdnimg.cn/direct/86c4c2b0b0cd4f4b84a7392b606e9e3a.png
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https://i-blog.csdnimg.cn/direct/88a3814caca444edb8891f951f678a95.png
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四、核心代码
%%清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
% rng(24,'twister'); % 随机种子
%%参数设置
SearchAgents = 30; % COApulation members
Max_iterations = 500; % maximum number of iteration
number = 'F10'; % 选定优化函数，自行替换:F1~F23
= Get_Functions_details(number); % ：下界、上界、维度、目标函数表达式
%% 循环实验
for i = 1:2
%% MSCOA
=MSCOA(SearchAgents,Max_iterations,lb,ub,dim,fobj);
MSCOA_fitness(i) = MSCOA_Best_score;
%% COA
=COA(SearchAgents,Max_iterations,lb,ub,dim,fobj);
COA_fitness(i)= COA_Best_score;
end
%% 算法的最佳适应度值
% MSCOA
MSCOA_min_value = min(MSCOA_fitness);MSCOA_max_value = max(MSCOA_fitness);MSCOA_mean_value = mean(MSCOA_fitness);MSCOA_std_value = std(MSCOA_fitness);
MSCOA_result = ;
disp('---------------------------MSCOA--------------------------------')
disp(['MSCOA平均值：', num2str(MSCOA_mean_value)])
disp(['MSCOA最优值：', num2str(MSCOA_min_value)])
disp(['MSCOA标准差：', num2str(MSCOA_std_value)])
% COA
COA_min_value = min(COA_fitness);COA_max_value = max(COA_fitness);COA_mean_value = mean(COA_fitness);COA_std_value = std(COA_fitness);
COA_result =;
disp('---------------------------COA--------------------------------')
disp(['COA平均值：', num2str(COA_mean_value)])
disp(['COA最优值：', num2str(COA_min_value)])
disp(['COA标准差：', num2str(COA_std_value)])
%% 把结果保存
columnNames = {'平均值', '最优值', '标准差'};
RowNames = {'MSCOA', 'COA'};
result = ;
%% 保存适应度函数
curve = ;
%% 绘图
figure1 = figure('Color',);
G1=subplot(1,2,1,'Parent',figure1);
func_plot(number)
title(number)
xlabel('x')
ylabel('y')
zlabel('z')
subplot(1,2,2)
G2=subplot(1,2,2,'Parent',figure1);
CNT=20;
k=round(linspace(1,Max_iterations,CNT)); %随机选CNT个点
% 注意：如果收敛曲线画出来的点很少，随机点很稀疏，说明点取少了，这时应增加取点的数量，100、200、300等，逐渐增加
% 相反，如果收敛曲线上的随机点非常密集，说明点取多了，此时要减少取点数量
iter=1:1:Max_iterations;
if ~strcmp(number,'F16')&&~strcmp(number,'F9')&&~strcmp(number,'F11')%这里是因为这几个函数收敛太快，不适用于semilogy，直接plot
semilogy(iter(k),MSCOA_cg_curve(k),'r-','linewidth',1);
hold on
semilogy(iter(k),COA_cg_curve(k),'g-','linewidth',1);
else
plot(iter(k),MSCOA_cg_curve(k),'r-','linewidth',1);
hold on
plot(iter(k),COA_cg_curve(k),'g-','linewidth',1);
end
grid on;
title('收敛曲线')
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
box on
legend('MSCOA','COA')
set (gcf,'position', )
五、代码获取
99
六、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混淆核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机丛林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出
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