?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，matlab項(xiàng)目合作可私信。

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智能優(yōu)化算法??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?雷達(dá)通信??無線傳感器

信號處理?圖像處理?路徑規(guī)劃?元胞自動(dòng)機(jī)?無人機(jī)??電力系統(tǒng)

? 內(nèi)容介紹

隨著現(xiàn)實(shí)生活中待優(yōu)化問題的復(fù)雜度增加,種群優(yōu)化算法得到迅速發(fā)展.目前,各種鯨魚優(yōu)化算法被提出,但是在不斷提高精度的同時(shí),卻增加了算法的復(fù)雜性.針對鯨魚優(yōu)化算法(WOA)收斂速度慢,求解精度低的問題,在優(yōu)化算法性能的基礎(chǔ)上保留鯨魚優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)簡單的特點(diǎn),提出了基于非線性權(quán)重的自適應(yīng)鯨魚優(yōu)化算法(NWAWOA).通過非線性權(quán)重S_1和S_2對鯨魚優(yōu)化算法三個(gè)階段的位置更新公式采用兩種不同的加權(quán)策略,在平衡算法全局搜索與局部開發(fā)能力的同時(shí),加快收斂速度,提高求解精度.在10個(gè)經(jīng)典測試函數(shù)上的實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的算法與經(jīng)典粒子群算法(PSO),WOA,WOAWC算法,EWOA算法相比具有較好的收斂速度,求解精度和穩(wěn)定性,同時(shí)算法結(jié)構(gòu)簡單,易于學(xué)習(xí).

? 部分代碼

%% [1]趙傳武,黃寶柱,閻躍觀,代文晨,張建.一種非線性權(quán)重的自適應(yīng)鯨魚優(yōu)化算法[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2020,30(10):7-13.

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clc

SearchAgents_no=30; % Number of search agents 種群數(shù)量

Function_name='F4'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) 設(shè)定適應(yīng)度函數(shù)

Max_iteration=500; % Maximum numbef of iterations 設(shè)定最大迭代次數(shù)

% Load details of the selected benchmark function

[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);? %設(shè)定邊界以及優(yōu)化函數(shù)

%原始鯨魚算法

[Best_score,Best_pos,WOA_cg_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); %開始優(yōu)化

%改進(jìn)鯨魚算法

[Best_score1,Best_pos1,WOA_cg_curve1]=IMWOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); %開始優(yōu)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);

semilogy(WOA_cg_curve,'Color','g','linewidth',1.5)

hold on

semilogy(WOA_cg_curve1,'Color','r','linewidth',1.5);

title('Objective space')

xlabel('Iteration');

ylabel('Best score obtained so far');

legend('WOA','IMAWOA');

axis tight

grid on

box on

display(['The best solution obtained by WOA is : ', num2str(Best_pos)]);

display(['The best optimal value of the objective funciton found by WOA is : ', num2str(Best_score)]);

? ? ? ??

display(['The best solution obtained by IMWOA is : ', num2str(Best_pos1)]);

display(['The best optimal value of the objective funciton found byIMWOA is : ', num2str(Best_score1)]);

? 運(yùn)行結(jié)果

編輯

? 參考文獻(xiàn)

[1]趙傳武、黃寶柱、閻躍觀、代文晨、張建. 一種非線性權(quán)重的自適應(yīng)鯨魚優(yōu)化算法[J]. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展, 2020, 30(10):7.

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