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标题: Matlab|混合战略改进的蝴蝶优化算法 [打印本页]
作者: 用户国营    时间: 2024-6-11 10:00
标题: Matlab|混合战略改进的蝴蝶优化算法
目次

1 主要内容
2 部分代码
3 程序结果
4 下载链接

1 主要内容

程序主要对蝴蝶算法（BOA）举行改进，参考文献《基于改进蝴蝶优化算法的冗余机器人逆活动学求解》，有如下改进战略：




1.1 改进详细模型





改进惯性权重方法比较常见，不同的非线性函数能够得到不同的优化方法，程序中采用sin函数构造惯性权重的进化曲线，固然大家在编程过程中也可以采用其他非线性函数，如Sigmoid函数（见下图），乃至可以用分段方式提高算法的创新性。



   转自《一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法》—谷晓琳  2 部分代码

  1. function [fmin,best_pos,Convergence_curve]=IBOA(n,N_iter,Lb,Ub,dim,fobj)
  2. ​
  3. p=0.8; % probabibility switch，开关概率
  4. power_exponent=0.1; % 幂指数
  5. sensory_modality=0.01; % 感觉因子
  6. ​
  7. %Initialize the positions of search agents
  8. % Sol=initialization(n,dim,Ub,Lb);
  9. % ★★改进1：反向学习种群初始化★★
  10. Sol_forward=initialization_for(n,dim,Ub,Lb);
  11. Sol_backward=initialization_back(Sol_forward,n,dim,Ub,Lb);
  12. Sol_all=[Sol_forward;Sol_backward];
  13. for i = 1:2*n
  14.     Sol_all_fitness(i)=fobj(Sol_all(i,:));
  15. end
  16. [~,sorted_indexes]=sort(Sol_all_fitness);
  17. for i = 1:n
  18.     Sol(i,:)=Sol_all(sorted_indexes(i),:);
  19. end
  20. ​
  21. for i=1:n
  22.     Fitness(i)=fobj(Sol(i,:));
  23. end
  24. ​
  25. % Find the current best_pos
  26. [fmin,I]=min(Fitness);
  27. best_pos=Sol(I,:);
  28. S=Sol;
  29. ​
  30. % Start the iterations -- Butterfly Optimization Algorithm
  31. for t=1:N_iter
  32.         
  33.         for i=1:n% Loop over all butterflies/solutions
  34.          
  35.           %Calculate fragrance of each butterfly which is correlated with objective function，计算与目标函数相关的每只蝴蝶的香味
  36.           Fnew=fobj(S(i,:));
  37.           FP=(sensory_modality*(Fnew^power_exponent)); % 每只蝴蝶的香味
  38. ​
  39.           %Global or local search
  40.           if rand
复制代码
2：全局搜刮阶段引入柯西变异★★ ori_value = rand(1,dim);
3 程序结果

混合战略改进蝴蝶算法提供了23种测试函数，可以通过main程序修改测试函数，程序Get_Functions_detailsPRO有具体每个测试函数的公式，下面得到F2和F5两种测试函数下的原始算法和改进算法收敛性对比。
测试函数F2：





测试函数F5：




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