【优化算法】差分松鼠搜索优化算法（DSSA）【含Matlab源码 1330期】

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二、差分松鼠搜索优化算法简介

提出了一种新的混合差分松鼠搜索算法优化算法(dssa) ，该算法将松鼠搜索算法的搜索方法和差异进化算法优化过程相结合，用于求解全局最佳化问题。主要研究内容包括引入差异进化算法算法中的交叉机制，提高算法的搜索能力，改进松鼠觅食过程中的更新规则，提高算法的利用能力。

三、部分源代码

% Differential Squirrel Search Algorithm (DSSA) source Code Version 1.0clearvars
close all
clcdisp('The DSSA is tracking the problem');N=30; % Number of Squirrel
Function_name='F23' % Name of the test function that can be from F1 to F23
MaxIT=500; % Maximum number of iterations[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name); % Function detailsTimes=11; %Number of independent times you want to run the DSSA
display(['Number of independent runs: ', num2str(Times)]);for i=1:Times
[Destination_fitness(i),bestPositions(i,:),Convergence_curve(i,:)]=DSSA(N,MaxIT,lb,ub,dim,fobj);
display(['The optimal fitness of DSSA is: ', num2str(Destination_fitness(i))]);
end[bestfitness,index]=min(Destination_fitness);
disp('--------Best Fitness, Average Fitness, Standard Deviation and Best Solution--------');
display(['The best fitness of DSSA is: ', num2str(bestfitness)]);
display(['The average fitness of DSSA is: ', num2str(mean(Destination_fitness))]);
display(['The standard deviation fitness of DSSA is: ', num2str(std(Destination_fitness))]);
display(['The best location of DSSA is: ', num2str(bestPositions(index,:))]);semilogy(Convergence_curve(index,:),'LineWidth',3);
xlabel('Iterations');
ylabel('Best fitness obtained so far');
legend('DSSA');
box on;
axis tight;
grid off;
%% Benchmark Test functions
function [lb,ub,dim,fobj] = Get_Functions_details(F)
switch Fcase 'F1'fobj = @F1;lb=-100;ub=100;dim=30;case 'F2'fobj = @F2;lb=-10;ub=10;dim=30;case 'F3'fobj = @F3;lb=-100;ub=100;dim=30;case 'F4'fobj = @F4;lb=-100;ub=100;dim=30;case 'F5'fobj = @F5;lb=-30;ub=30;dim=30;case 'F6'fobj = @F6;lb=-100;ub=100;dim=30;case 'F7'fobj = @F7;lb=-1.28;ub=1.28;dim=30;case 'F8'fobj = @F8;lb=-500;ub=500;dim=30;case 'F9'fobj = @F9;lb=-5.12;ub=5.12;dim=30;case 'F10'fobj = @F10;lb=-32;ub=32;dim=30;case 'F11'fobj = @F11;lb=-600;ub=600;dim=30;case 'F12'fobj = @F12;lb=-50;ub=50;dim=30;case 'F13'fobj = @F13;lb=-50;ub=50;dim=30;case 'F14'fobj = @F14;lb=-65.536;ub=65.536;dim=2;case 'F15'fobj = @F15;lb=-5;ub=5;dim=4;case 'F16'fobj = @F16;lb=-5;ub=5;dim=2;case 'F17'fobj = @F17;lb=[-5,0];ub=[10,15];dim=2;case 'F18'fobj = @F18;lb=-5;ub=5;dim=2;case 'F19'fobj = @F19;lb=0;ub=1;dim=3;case 'F20'fobj = @F20;lb=0;ub=1;dim=6;     case 'F21'fobj = @F21;lb=0;ub=10;dim=4;
%         dim=4;case 'F22'fobj = @F22;lb=0;ub=10;dim=4;    case 'F23'fobj = @F23;lb=0;ub=10;dim=4;endend% F1function o = F1(x)
o=sum(x.^2);
end% F2function o = F2(x)
o=sum(abs(x))+prod(abs(x));
end

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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