旗鱼优化(SFO)算法附matlab代码

2023-11-02 17:59

本文主要是介绍旗鱼优化(SFO)算法附matlab代码,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!

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⛄ 内容介绍

旗优化算法(Sailfish Optimization, SFO)是一种启发式优化算法,灵感来自于旗鱼的捕食行为和群体协作。旗鱼是一种快速和协作的海洋鱼类,通过捕食行为展示出了高效的搜索和追逐目标的能力。

以下是旗鱼优化算法的基本步骤:

  1. 个体表示:将待优化问题转化为一个个体的表示形式,通常使用向量或数组来表示个体的解。

  2. 种群初始化:随机生成一定数量的个体作为初始种群。每个个体对应一个可能的解。

  3. 旗鱼行为模拟:模拟旗鱼的搜索和追逐目标行为。每个个体被视为一个旗鱼,并根据当前的解进行搜索和调整位置。

  4. 适应度评估:对每个个体计算适应度值,用于评估其优劣。适应度函数根据具体问题设定,可以是目标函数的值,也可以是其他评估指标。

  5. 旗鱼位置更新:根据旗鱼行为模拟的结果,更新旗鱼的位置。可以使用迭代公式来更新位置,以便更好地接近目标。

  6. 旗鱼群体协作:通过旗鱼之间的交流和协作来提高搜索效率。可以引入一些策略,如信息共享、领导者选择等。

  7. 终止条件判断:根据预设的终止条件(如达到最大迭代次数、满足特定目标等),判断是否结束算法。如果未满足终止条件,则返回步骤4;否则,进入下一步。

  8. 最优解提取:从旗鱼群体中选择适应度最好的旗鱼作为最优解。

旗鱼优化算法通过模拟旗鱼的捕食行为和群体协作,具有较强的全局搜索和优化能力。该算法在解决连续优化问题、离散优化问题以及组合优化问题等方面都有应用。然而,算法的性能受到参数设置和问题建模的影响,需要根据具体问题进行调整和优化。

⛄ 部分代码

% This function draws the benchmark functionsfunction func_plot(func_name)[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(func_name);switch func_name     case 'F1'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]            case 'F2'         x=-100:2:100; y=x; %[-10,10]            case 'F3'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]            case 'F4'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]    case 'F5'         x=-200:2:200; y=x; %[-5,5]    case 'F6'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]    case 'F7'         x=-1:0.03:1;  y=x;  %[-1,1]    case 'F8'         x=-500:10:500;y=x; %[-500,500]    case 'F9'         x=-5:0.1:5;   y=x; %[-5,5]        case 'F10'         x=-20:0.5:20; y=x;%[-500,500]    case 'F11'         x=-500:10:500; y=x;%[-0.5,0.5]    case 'F12'         x=-10:0.1:10; y=x;%[-pi,pi]    case 'F13'         x=-5:0.08:5; y=x;%[-3,1]    case 'F14'         x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]    case 'F15'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F16'         x=-1:0.01:1; y=x;%[-5,5]    case 'F17'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F18'         x=-5:0.06:5; y=x;%[-5,5]    case 'F19'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F20'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]            case 'F21'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F22'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]         case 'F23'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]  end        L=length(x);f=[];for i=1:L    for j=1:L        if strcmp(func_name,'F15')==0 && strcmp(func_name,'F19')==0 && strcmp(func_name,'F20')==0 && strcmp(func_name,'F21')==0 && strcmp(func_name,'F22')==0 && strcmp(func_name,'F23')==0            f(i,j)=fobj([x(i),y(j)]);        end        if strcmp(func_name,'F15')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);        end        if strcmp(func_name,'F19')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0]);        end        if strcmp(func_name,'F20')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0,0,0]);        end               if strcmp(func_name,'F21')==1 || strcmp(func_name,'F22')==1 ||strcmp(func_name,'F23')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);        end              endendsurfc(x,y,f,'LineStyle','none');end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]谈恩民,李莹.基于SFO优化深度极限学习机的模拟电路故障诊断方法:CN202111673183.X[P].CN202111673183.X[2023-07-27].

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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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