【优化算法】多目标蝗虫优化算法（MOGOA）【含Matlab源码 937期】

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二、蝗虫优化算法（GOA）简介

1 GOA数学模型

2 GOA迭代模型

3 GOA算法的基本流程

4 GOA缺点

三、部分源代码

clc;
clear;
close all;% Change these details with respect to your problem%%%%%%%%%%%%%%
ObjectiveFunction=@ZDT1;
dim=5;
lb=0;
ub=1;
obj_no=2;if size(ub,2)==1ub=ones(1,dim)*ub;lb=ones(1,dim)*lb;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
flag=0;
if (rem(dim,2)~=0)dim = dim+1;ub = [ub, 1];lb = [lb, 0];flag=1;
endmax_iter=100;
N=200;
ArchiveMaxSize=100;Archive_X=zeros(100,dim);
Archive_F=ones(100,obj_no)*inf;Archive_member_no=0;%Initialize the positions of artificial whales
GrassHopperPositions=initialization(N,dim,ub,lb);TargetPosition=zeros(dim,1);
TargetFitness=inf*ones(1,obj_no);cMax=1;
cMin=0.00004;
%calculate the fitness of initial grasshoppersfor iter=1:max_iterfor i=1:NFlag4ub=GrassHopperPositions(:,i)>ub';Flag4lb=GrassHopperPositions(:,i)<lb';GrassHopperPositions(:,i)=(GrassHopperPositions(:,i).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub'.*Flag4ub+lb'.*Flag4lb;GrassHopperFitness(i,:)=ObjectiveFunction(GrassHopperPositions(:,i)');if dominates(GrassHopperFitness(i,:),TargetFitness)TargetFitness=GrassHopperFitness(i,:);TargetPosition=GrassHopperPositions(:,i);endend[Archive_X, Archive_F, Archive_member_no]=UpdateArchive(Archive_X, Archive_F, GrassHopperPositions, GrassHopperFitness, Archive_member_no);if Archive_member_no>ArchiveMaxSizeArchive_mem_ranks=RankingProcess(Archive_F, ArchiveMaxSize, obj_no);[Archive_X, Archive_F, Archive_mem_ranks, Archive_member_no]=HandleFullArchive(Archive_X, Archive_F, Archive_member_no, Archive_mem_ranks, ArchiveMaxSize);elseArchive_mem_ranks=RankingProcess(Archive_F, ArchiveMaxSize, obj_no);endArchive_mem_ranks=RankingProcess(Archive_F, ArchiveMaxSize, obj_no);index=RouletteWheelSelection(1./Archive_mem_ranks);if index==-1index=1;endTargetFitness=Archive_F(index,:);TargetPosition=Archive_X(index,:)';c=cMax-iter*((cMax-cMin)/max_iter); % Eq. (3.8) in the paperfor i=1:Ntemp= GrassHopperPositions;for k=1:2:dimS_i=zeros(2,1);for j=1:Nif i~=jDist=distance(temp(k:k+1,j), temp(k:k+1,i));r_ij_vec=(temp(k:k+1,j)-temp(k:k+1,i))/(Dist+eps);xj_xi=2+rem(Dist,2);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Eq. (3.2) in the paper s_ij=((ub(k:k+1)' - lb(k:k+1)') .*c/2)*S_func(xj_xi).*r_ij_vec;S_i=S_i+s_ij;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%endendS_i_total(k:k+1, :) = S_i;endX_new=c*S_i_total'+(TargetPosition)'; % Eq. (3.7) in the paperGrassHopperPositions_temp(i,:)=X_new';end% GrassHopperPositionsGrassHopperPositions=GrassHopperPositions_temp';display(['At the iteration ', num2str(iter), ' there are ', num2str(Archive_member_no), ' non-dominated solutions in the archive']);
endif (flag==1)TargetPosition = TargetPosition(1:dim-1);
endfigureDraw_ZDT1();hold onplot(Archive_F(:,1),Archive_F(:,2),'ro','MarkerSize',8,'markerfacecolor','k');legend('True PF','Obtained PF');
title('MOGOA');set(gcf, 'pos', [403   466   230   200])

四、运行结果

五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

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