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[数据结构与算法]?【优化求解】基于生物地理算法BBO求解单目标问题matlab源码 |
1 模型生物地理学(Biogeography)是一门研究自然界种群迁移机制的科学,Dan Simon用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题,提出了生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization).生物地理学优化算法以其独特的搜索机制和较好的性能在智能优化算法领域得到了广泛的关注.对生物地理学优化算法的设计原理,迁徙模型,算法流程及相应迁移和突变操作进行了综述. ?2 部分代码```matlab clc; clear; close all; %% Problem Definition CostFunction=@(x) Sphere(x);? ? ? ? % Cost Function nVar=5;? ? ? ? ? ? ?% Number of Decision Variables VarSize=[1 nVar];? ?% Decision Variables Matrix Size VarMin=-10;? ? ? ? ?% Decision Variables Lower Bound VarMax= 10;? ? ? ? ?% Decision Variables Upper Bound %% BBO Parameters MaxIt=1000;? ? ? ? ? % Maximum Number of Iterations nPop=50;? ? ? ? ? ? % Number of Habitats (Population Size) KeepRate=0.2;? ? ? ? ? ? ? ? ? ?% Keep Rate nKeep=round(KeepRate*nPop);? ? ?% Number of Kept Habitats nNew=nPop-nKeep;? ? ? ? ? ? ? ? % Number of New Habitats % Migration Rates mu=linspace(1,0,nPop);? ? ? ? ? % Emmigration Rates lambda=1-mu;? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % Immigration Rates alpha=0.9; pMutation=0.1; sigma=0.02*(VarMax-VarMin); %% Initialization % Empty Habitat habitat.Position=[]; habitat.Cost=[]; % Create Habitats Array pop=repmat(habitat,nPop,1); % Initialize Habitats for i=1:nPop ? ? pop(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize); ? ? pop(i).Cost=CostFunction(pop(i).Position); end ? ? % Show Iteration Information ? ? disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(BestCost(it))]); ? ?? end %% Results figure; %plot(BestCost,'LineWidth',2); semilogy(BestCost,'LineWidth',2); xlabel('Iteration'); ylabel('Best Cost'); grid on; 3 仿真结果4 参考文献[1]王存睿等. "生物地理学优化算法综述." 计算机科学 37.007(2010):34-38. 5 完整MATLAB代码与数据下载地址见博客主页头条 |
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