【优化算法】缎面弓箭鸟优化(SBO)【含Matlab源码 1432期】

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二、部分源代码

function SBO%% This function implements the basic School Based Optimization (SBO) algorithm for 10-bar truss optimization
% For more information about this method and other algorithms check the following papers: %%global D
% Specity SBO parameters
Itmax=300;                                                                 % Maximum number of iterations
NClass=5;                                                                  % Number of classes in the school
PopSize=15;                                                                % Population size of each class
% Optimization problem parameters
D=Data10;                                                                  % For truss function evaluate the functio to get the initial parameters
LB=D.LB;                                                                   % Lowerbound
UB=D.UB;                                                                   % Upperbound
FN='ST10';                                                                 % Name of analyzer function%% Randomely generate initial designs between LB and UB
Cycle=1;
for I=1:PopSizefor NC=1:NClassDesigns{NC}(I,:)=LB+rand(1,size(LB,2)).*(UB-LB);                   % Row vectorend
end% Analysis the designs
for NC=1:NClass[PObj{NC},Obj{NC}]=Analyser(Designs{NC},FN);Best{NC}=[];
end%% SBO loop
for Cycle=2:Itmaxfor NC=1:NClass% Identify best designs and keep them[Best{NC},Designs{NC},PObj{NC},Obj{NC},WMeanPos{NC}]=Specifier(PObj{NC},Obj{NC},Designs{NC},Best{NC});TeachersPObj(NC,1)=Best{NC}.GBest.PObj;TeachersDes(NC,:)=Best{NC}.GBest.Design;endfor NC=1:NClass% Select a teacherSelectedTeacher=TeacherSelector(Best,NC,TeachersPObj);% Apply Teaching[Designs{NC},PObj{NC},Obj{NC}]=Teaching(LB,UB,Designs{NC},PObj{NC},Obj{NC},TeachersDes(SelectedTeacher,:),WMeanPos{NC},FN);[Best{NC},Designs{NC},PObj{NC},Obj{NC},WMeanPos{NC}]=Specifier(PObj{NC},Obj{NC},Designs{NC},Best{NC});% Apply Learning[Designs{NC},PObj{NC},Obj{NC}]=Learning(LB,UB,Designs{NC},Obj{NC},PObj{NC},FN);[Best{NC},Designs{NC},PObj{NC},Obj{NC},WMeanPos{NC}]=Specifier(PObj{NC},Obj{NC},Designs{NC},Best{NC});end% Find best so far solution and MeanCumPObj=[];for NC=1:NClassClassBestPObj(NC,1)=Best{NC}.GBest.PObj;ClassMean(NC,1)=mean(PObj{NC});CumPObj=[CumPObj;PObj{NC}];end[~,b]=min(ClassBestPObj);OveralBestPObj=Best{b}.GBest.PObj;OveralBestObj=Best{b}.GBest.Obj;OveralBestDes=Best{b}.GBest.Design;% Plot time history of the best solution vs. iteration and print the% resultshold on;plot(Cycle,Best{b}.GBest.PObj,'b*');xlabel('Iteration');ylabel('Best solution value');pause(0.0001)fprintf('Cycle: %6d, Best (Penalized): %6.4f, Objective: %6.4f\n',Cycle,OveralBestPObj,OveralBestObj);
endSolution.PObj=OveralBestPObj;% Objective value for best non-penalized solution
Solution.Design=OveralBestDes;% Design for best non-penalized solution%% Save the results
save('SBO_Results.mat','Solution')

三、运行结果

四、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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