智能优化算法：鹰栖息算法-附代码
智能优化算法：鹰栖息优化算法
文章目录
- 智能优化算法：鹰栖息优化算法
- 1.算法原理
- 2.实验结果
- 3.参考文献
- 4.Matlab代码
摘要：鹰栖息优化算法（eagle perching optimizer，EPO）是于2018年提出的一种新型智能优化算法，该算法主要模拟了老鹰栖息的天性。具有结构简单，速度快的特点。
1.算法原理
在 EPO 算法中,每只鹰的初始位置随机生成,使种群在搜索空间内均匀分布,有利于算法寻优。
x=lb+(ub−lb)∗rand(1)x=lb+(ub-lb)*rand\tag{1} x=lb+(ub−lb)∗rand(1)
其中xxx为初始位置，lblblb为寻优下边界，ububub为寻优上边界。
EPO 算法的搜索范围更新如下:
s=s∗eta(2)s=s*eta \tag{2} s=s∗eta(2)
其中: sss 是搜索范围变量,实现算法在全局搜索和局部搜索之间的转变; etaetaeta 是收缩变量。eta的计算如下式：
eta=(ress)t/ts(3)eta=(\frac{res}{s})^{t/ts} \tag{3} eta=(sres)t/ts(3)
其中ts为最大迭代次数，res为分辨率范围。
每只鹰的位置更新如下：
xit+1=xmint+Δxi(4)x_i^{t+1}=x_{min}^t+\Delta x_i \tag{4} xit+1=xmint+Δxi(4)
其中: xit+1x_i^{t+1}xit+1为迭代至t+1t +1t+1次时第iii只鹰的位置; xmintx_{min}^txmint为迭代至ttt次的全局最优位置；Δxi=s∗(Ri1,Ri2,...,Rin)\Delta x_i=s*(R_{i1},R_{i2},...,R_{in})Δxi=s∗(Ri1,Ri2,...,Rin)用来反映鹰在搜索范围内的随机移动，RinR_{in}Rin是( -1 , 1 )之间的随机数。
算法步骤：
步骤1： 初始化算法参数,包括搜索范围变量、收缩变量，迭代次数等。
步骤2：初始化种群；
步骤3：计算适应度度值，并保留最优位置；
步骤4：利用式（2）-（4）更新种群位置；
步骤5：判断是否满足停止条件，如果满足，则输出最优解，否则，重复步骤3-5。
2.实验结果
3.参考文献
[1] Khan A T , Senior S L , Stanimirovic P S , et al. Model-Free Optimization Using Eagle Perching Optimizer[J]. 2018.
4.Matlab代码
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