【免费分享】2024最新优化算法-黑翅鸢算法BKA

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黑翅鸢优化算法（Black-winged kite algorithm，BKA）是一种受自然界启发的群体智能优化算法，其设计灵感源自黑翅鸢（Black-winged kite）的生存策略。黑翅鸢在攻击和迁徙过程中展现出的高度适应性和智能行为，激发了我们开发这一算法，以更好地解决复杂问题。该算法具有强大的进化能力、快速的搜索速度和优异的寻优性能。此研究成果已于2024年发表在知名SCI期刊《Artificial Intelligence Review》上，并在工程优化、机器学习、数据挖掘等领域得到了广泛应用。

代码如下

function [Best_Fitness_BKA,Best_Pos_BKA,Convergence_curve]=BKA(pop,T,lb,ub,dim,fobj)
%% ----------------Initialize the locations of Blue Sheep------------------%p=0.9;r=rand;
XPos=initialization(pop,dim,ub,lb);% Initial population
for i =1:popXFit(i)=fobj(XPos(i,:));
end
Convergence_curve=zeros(1,T);%% -------------------Start iteration------------------------------------%for t=1:T[~,sorted_indexes]=sort(XFit);XLeader_Pos=XPos(sorted_indexes(1),:);XLeader_Fit = XFit(sorted_indexes(1));%% -------------------Attacking behavior-------------------%for i=1:popn=0.05*exp(-2*(t/T)^2);if p<rXPosNew(i,:)=XPos(i,:)+n.*(1+sin(r))*XPos(i,:);elseXPosNew(i,:)= XPos(i,:).*(n*(2*rand(1,dim)-1)+1);endXPosNew(i,:) = max(XPosNew(i,:),lb);XPosNew(i,:) = min(XPosNew(i,:),ub);%%Boundary checking
%% ------------ Select the optimal fitness value--------------%XFit_New(i)=fobj(XPosNew(i,:));if(XFit_New(i)<XFit(i))XPos(i,:) = XPosNew(i,:);XFit(i) = XFit_New(i);end
%% -------------------Migration behavior-------------------%m=2*sin(r+pi/2);s = randi([1,30],1);r_XFitness=XFit(s);ori_value = rand(1,dim);cauchy_value = tan((ori_value-0.5)*pi);if XFit(i)< r_XFitnessXPosNew(i,:)=XPos(i,:)+cauchy_value(:,dim).* (XPos(i,:)-XLeader_Pos);elseXPosNew(i,:)=XPos(i,:)+cauchy_value(:,dim).* (XLeader_Pos-m.*XPos(i,:));endXPosNew(i,:) = max(XPosNew(i,:),lb);XPosNew(i,:) = min(XPosNew(i,:),ub); %%Boundary checking
%% --------------  Select the optimal fitness value---------%XFit_New(i)=fobj(XPosNew(i,:));if(XFit_New(i)<XFit(i))XPos(i,:) = XPosNew(i,:);XFit(i) = XFit_New(i);endend%% -------Update the optimal Black-winged Kite----------%if(XFit<XLeader_Fit)Best_Fitness_BKA=XFit(i);Best_Pos_BKA=XPos(i,:);elseBest_Fitness_BKA=XLeader_Fit;Best_Pos_BKA=XLeader_Pos;endConvergence_curve(t)=Best_Fitness_BKA;
end
end

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