湖州网站建设湖州网站建设,ui界面设计总结心得,蝙蝠侠seo,网站远程图片#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述 海鸥优化算法是印度学者Gaurav Dhiman于2018年提出的一种受生物启发的智能优化算法该算法的主要灵感来自于自然界中海鸥的迁徙和攻击行为这些行为经过数学建模和实现可以在给定搜索空间中进行探索和利用。
详细数学模型和讲解见参考文献。
2 运行结果 部分代码 %% 海鸥算法子函数 function [Best_pos,Best_score,curve]SOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
fc 2;%可调
if(max(size(ub)) 1) ub ub.*ones(1,dim); lb lb.*ones(1,dim); end
%种群初始化 X0initialization(pop,dim,ub,lb); X X0; %计算初始适应度值 fitness zeros(1,pop); for i 1:pop fitness(i) fobj(X(i,:)); end [fitness, index] sort(fitness);%排序 GBestF fitness(1);%全局最优适应度值 %按适应度排序,X(1,:)代表最优位置X(end,:)代表最差位置 for i 1:pop X(i,:) X0(index(i),:); end
GBestX X(1,:);%全局最优位置 curvezeros(1,Max_iter); X_new X; Ms zeros(pop,dim); Cs zeros(pop,dim); Ds zeros(pop,dim); for t 1: Max_iter Pbest X(1,:); for i 1:pop %% 计算Cs A fc - (t*(fc/Max_iter)); Cs(i,:) X(i,:).*A; %% 计算Ms rd rand(); B 2*A^2*rd; Ms(i,:) B.*(Pbest - X(i,:)); %% 计算Ds Ds(i,:) abs(Cs(i,:) Ms(i,:)); %% 局部搜索 u 1; v 1; theta rand(); r u.*exp(theta*v); x r.*cos(theta.*2.*pi); y r.*sin(theta.*2.*pi); z r.*theta; %% 位置更新 X_new(i,:) x.*y.*z.*Ds(i,:) Pbest; end %边界控制 for j 1:pop for a 1: dim if(X_new(j,a)ub) X_new(j,a) ub(a); end if(X_new(j,a)lb) X_new(j,a) lb(a); end end end %更新位置 for j1:pop fitness_new(j) fobj(X_new(j,:)); end for j 1:pop if(fitness_new(j) GBestF) GBestF fitness_new(j); GBestX X_new(j,:); end end X X_new; fitness fitness_new; %排序更新 [fitness, index] sort(fitness);%排序 for j 1:pop X(j,:) X(index(j),:); end curve(t) GBestF; end Best_pos GBestX; Best_score curve(end); end 3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]杨硕,叶鹏,刘俐利,王欢,孙峰.基于海鸥算法的综合能源系统优化规划研究[J].沈阳工程学院学报(自然科学版),2022,18(04):62-69.DOI:10.13888/j.cnki.jsie(ns).2022.04.012.
[2]李大华,聂前,田禾,付文成,杜洋.改进海鸥优化算法在光伏系统MPPT中的应用[J].电源技术,2022,46(05):556-559.
4 Matlab代码实现
