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智能优化算法  神经网络预测 雷达通信  无线传感器

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机  电力系统

⛄ 内容介绍

- 改进1：将固定的开关概率调整为一个动态变化的值，提高算法后期的收敛性

- 改进2：在全局搜索阶段，对最优位置进行邻域扰动，确保能跳出局部最优

- 改进3：引入随机惯性权重改变前一位置对当前位置更新的影响，确保能跳出局部最优

和Satvir Singora 算法的两个算法，通过观察蝴蝶智能行为而受到启发，新的一种群优化——蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm ）。该算法的主要思想是模拟蝴蝶的觅食算法。对目标问题的求偶行为实现。

具体原理如下：

⛄ 部分代码

close all

clear 

clc

warning off all

SearchAgents_no=30; % Number of search agents

Max_iteration=200; % Maximum number of iterations

Function_name='F5';

[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_detailsPRO(Function_name);

[Best_score_BOA,Best_pos_BOA,cg_curve_BOA]=BOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);

[Best_score_IBOA,Best_pos_IBOA,cg_curve_IBOA]=IBOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);

% 绘图

figure('Position',[500 400 700 290])

subplot(1,2,1);

func_plot(Function_name);

title('Function Topology')

xlabel('x_1');

ylabel('x_2');

zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])

% Convergence curve

subplot(1,2,2);

semilogy(cg_curve_BOA,'Color','k','Linewidth',2)

hold on

semilogy(cg_curve_IBOA,'Color','r','Linewidth',2)

title('Convergence curve')

xlabel('Iteration');

ylabel('Best score obtained so far');

axis tight

grid on

box on

legend('BOA','IBOA')

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

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

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

​[1]高文欣, 刘升, 肖子雅,等. 柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15):8.

[2]王依柔, 张达敏, 徐航,等. 基于自适应扰动的疯狂蝴蝶算法[J]. 计算机应用研究, 2020(011):037.

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