【免费分享】2024最新优化算法-花斑翠鸟优化算法PKO

2024-09-01 21:28

本文主要是介绍【免费分享】2024最新优化算法-花斑翠鸟优化算法PKO,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

斑翠鸟是一种美丽的鸟类,隶属于翠鸟科,主要分布在东南亚地区,如马来西亚、泰国、印度尼西亚等国。斑翠鸟的身体呈蓝色,头部有黑色斑点,翅膀和尾巴同样为蓝色。它们具有长而尖的嘴巴,适合捕食小型水生动物。斑翠鸟偏爱栖息在水边,常见于河流、湖泊和沼泽附近,以鱼类为主要食物,通常通过潜水来捕获猎物。捕食时,斑翠鸟会从栖息地的树枝上俯冲而下,迅速抓住猎物后返回树枝进食。

斑翠鸟优化算法(Pied Kingfisher Optimizer, PKO)是一种由Abdelazim Hussien于2024年提出的新型群体基元启发式算法。该算法受到斑翠鸟独特的狩猎行为和共生关系的启发,围绕三个阶段展开:栖息/悬停猎物(探索/多样化)、潜水寻找猎物(开发/集约化)以及培养共生关系。这些行为被转化为数学模型,用于有效解决不同搜索空间中的多种优化问题。

代码如下

function [Best_fitness,Best_position,Convergence_curve]=PKO(Popsize,Maxiteration,LB,UB,Dim,Fobj)
tic;
BF=8;%beating Factor
Crest_angles=2*pi*rand;
X=Initialization(Popsize,Dim,UB,LB);
Fitness = zeros(1,Popsize);
Convergence_curve=zeros(1,Maxiteration);
for i=1:PopsizeFitness(i)=Fobj(X(i,:));
end
% Calculate the fitness values of initial PKO.
[~,sorted_indexes]=sort(Fitness);
Best_position=X(sorted_indexes(1),:);
Best_fitness = Fitness(sorted_indexes(1));
Convergence_curve(1)=Best_fitness;
t=1;
PEmax=0.5;
PEmin=0;
while t<Maxiteration+1o=exp(-t/Maxiteration)^2;for i=1:Popsizeif rand<.8  %explorationj=i;while i==jseed=randperm(Popsize);j=seed(1);endbeatingRate=rand*(Fitness(j))/(Fitness(i));alpha=2*randn(1,Dim)-1;if rand<.5T=beatingRate-((t)^(1/BF)/(Maxiteration)^(1/BF));X_1(i,:)=X(i,:)+alpha.*T.*(X(j,:)-X(i,:));elseT= (exp(1)-exp(((t-1)/Maxiteration)^(1/BF)))*(cos(Crest_angles));X_1(i,:)=X(i,:)+alpha.*T.*(X(j,:)-X(i,:));endelse %exploitationalpha=2*randn(1,Dim)-1;b=X(i,:)+o^2*randn.*Best_position; HuntingAbility=rand*(Fitness(i))/(Best_fitness);X_1(i,:)=X(i,:)+ HuntingAbility*o*alpha.*(b-Best_position);endendfor i=1:PopsizeFU=X_1(i,:)>UB;FL=X_1(i,:)<LB;X_1(i,:)=(X_1(i,:).*(~(FU+FL)))+UB.*FU+LB.*FL;fitnessn(i) = Fobj(X_1(i,:));if fitnessn(i)<Fitness(i)Fitness(i)=fitnessn(i);X(i,:)=X_1(i,:);endif Fitness(i)<Best_fitnessBest_fitness=Fitness(i);Best_position=X(i,:);endend% Commensal association of the pied kingfisher with foraging Eurasian ottersPE=PEmax-(PEmax-PEmin)*(t/Maxiteration);   %Predatory Efficiencyfor i=1:Popsizealpha=2*randn(1,Dim)-1;if rand>(1-PE)  X_1(i,:)=X(randi([1,Popsize]),:)+o*alpha.*abs(X(i,:)-X(randi([1,Popsize]),:));elseX_1(i,:)=X(i,:);endFU=X_1(i,:)>UB;FL=X_1(i,:)<LB;X_1(i,:)=(X_1(i,:).*(~(FU+FL)))+UB.*FU+LB.*FL;fitnessn(i) = Fobj(X_1(i,:));if fitnessn(i)<Fitness(i)Fitness(i)=fitnessn(i);X(i,:)=X_1(i,:);endif Fitness(i)<Best_fitnessBest_fitness=Fitness(i);Best_position=X(i,:);endendConvergence_curve(t)=Best_fitness;t = t + 1;
end
time = toc;
end

这篇关于【免费分享】2024最新优化算法-花斑翠鸟优化算法PKO的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1128082

相关文章

使用IDEA部署Docker应用指南分享

《使用IDEA部署Docker应用指南分享》本文介绍了使用IDEA部署Docker应用的四步流程:创建Dockerfile、配置IDEADocker连接、设置运行调试环境、构建运行镜像,并强调需准备本... 目录一、创建 dockerfile 配置文件二、配置 IDEA 的 Docker 连接三、配置 Do

最新Spring Security的基于内存用户认证方式

《最新SpringSecurity的基于内存用户认证方式》本文讲解SpringSecurity内存认证配置,适用于开发、测试等场景,通过代码创建用户及权限管理,支持密码加密,虽简单但不持久化,生产环... 目录1. 前言2. 因何选择内存认证?3. 基础配置实战❶ 创建Spring Security配置文件

OpenCV在Java中的完整集成指南分享

《OpenCV在Java中的完整集成指南分享》本文详解了在Java中集成OpenCV的方法,涵盖jar包导入、dll配置、JNI路径设置及跨平台兼容性处理,提供了图像处理、特征检测、实时视频分析等应用... 目录1. OpenCV简介与应用领域1.1 OpenCV的诞生与发展1.2 OpenCV的应用领域2

小白也能轻松上手! 路由器设置优化指南

《小白也能轻松上手!路由器设置优化指南》在日常生活中,我们常常会遇到WiFi网速慢的问题,这主要受到三个方面的影响,首要原因是WiFi产品的配置优化不合理,其次是硬件性能的不足,以及宽带线路本身的质... 在数字化时代,网络已成为生活必需品,追剧、游戏、办公、学习都离不开稳定高速的网络。但很多人面对新路由器

MySQL深分页进行性能优化的常见方法

《MySQL深分页进行性能优化的常见方法》在Web应用中,分页查询是数据库操作中的常见需求,然而,在面对大型数据集时,深分页(deeppagination)却成为了性能优化的一个挑战,在本文中,我们将... 目录引言:深分页,真的只是“翻页慢”那么简单吗?一、背景介绍二、深分页的性能问题三、业务场景分析四、

MySQL 迁移至 Doris 最佳实践方案(最新整理)

《MySQL迁移至Doris最佳实践方案(最新整理)》本文将深入剖析三种经过实践验证的MySQL迁移至Doris的最佳方案,涵盖全量迁移、增量同步、混合迁移以及基于CDC(ChangeData... 目录一、China编程JDBC Catalog 联邦查询方案(适合跨库实时查询)1. 方案概述2. 环境要求3.

Linux进程CPU绑定优化与实践过程

《Linux进程CPU绑定优化与实践过程》Linux支持进程绑定至特定CPU核心,通过sched_setaffinity系统调用和taskset工具实现,优化缓存效率与上下文切换,提升多核计算性能,适... 目录1. 多核处理器及并行计算概念1.1 多核处理器架构概述1.2 并行计算的含义及重要性1.3 并

SpringSecurity整合redission序列化问题小结(最新整理)

《SpringSecurity整合redission序列化问题小结(最新整理)》文章详解SpringSecurity整合Redisson时的序列化问题,指出需排除官方Jackson依赖,通过自定义反序... 目录1. 前言2. Redission配置2.1 RedissonProperties2.2 Red

MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

《MySQL多列IN查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)》本文详解MySQL多列IN查询,对比传统OR写法,强调其简洁高效,适合批量匹配复合键,通过联合索引、分批次优化提升性能,兼容多种数据库... 目录一、基础语法:多列 IN 的两种写法1. 直接值列表2. 子查询二、对比传统 OR 的写法三、性能分析

Spring Boot spring-boot-maven-plugin 参数配置详解(最新推荐)

《SpringBootspring-boot-maven-plugin参数配置详解(最新推荐)》文章介绍了SpringBootMaven插件的5个核心目标(repackage、run、start... 目录一 spring-boot-maven-plugin 插件的5个Goals二 应用场景1 重新打包应用