智能优化算法-麻雀搜索算法基于萤火虫结合麻雀搜索算法求解单目标优化问题附matlab代码

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1 内容介绍

该改进主要是在麻雀搜索后,利用萤火虫扰动对麻雀进行萤火虫扰动,将所有麻雀与最优麻雀利用萤火虫扰动方式,进行位置更新,提高其搜索性,扰动后的麻雀与扰动前的麻雀进行对比,如果更优则更新麻雀位置。

2 部分代码

% 使用方法

%__________________________________________

% fobj = @YourCostFunction        设定适应度函数

% dim = number of your variables   设定维度

% Max_iteration = maximum number of generations 设定最大迭代次数

% SearchAgents_no = number of search agents   种群数量

% lb=[lb1,lb2,...,lbn] where lbn is the lower bound of variable n  变量下边界

% ub=[ub1,ub2,...,ubn] where ubn is the upper bound of variable n   变量上边界

% If all the variables have equal lower bound you can just

% define lb and ub as two single number numbers

% To run SSA: [Best_pos,Best_score,curve]=SSA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)

%__________________________________________

clear all 

clc

close all

rng('default');

SearchAgents_no=50; % Number of search agents 种群数量

Function_name='F2'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) 设定适应度函数

Max_iteration=300;

% Load details of the selected benchmark function

[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);  %设定边界以及优化函数

[Best_pos,Best_score,SSA_curve]=SSANew(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); %开始优化

figure('Position',[269   240   660   290])

%Draw search space

subplot(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 space

subplot(1,2,2);

plot(SSA_curve,'Color','r','linewidth',2)

hold on;

title('Objective space')

xlabel('迭代');

ylabel('Best score obtained so far');

axis tight

grid on

box on

legend('FASSA')

3 运行结果

4 参考文献

[1]肖海飞, 曾国辉, 杜涛,等. 基于麻雀搜索算法的PMSM智能控制器设计[J]. 电力电子技术, 2022(056-001).​

博主简介:擅长智能优化算法神经网络预测信号处理元胞自动机图像处理路径规划无人机雷达通信无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

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以上是关于智能优化算法-麻雀搜索算法基于萤火虫结合麻雀搜索算法求解单目标优化问题附matlab代码的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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