1 简介

未来搜索算法(Future search algorithm,FSA) 是 M. Elsisi于 2018 年通过模仿人类向往美好生活而提出的一种新颖搜索算法。该算法通过建立数学模型模拟人与人之间最优生活( 局部搜索) 和历史最优生活( 全局搜索) 来获得最优解。

2 部分代码

%Future search algorithm for爋ptimization
% By M. Elsisi
%Cite this article
% Elsisi, M. Future search algorithm for optimization. Evol. Intel. 12, 21?1 (2019). https://doi.org/10.1007/s12065-018-0172-2
clc
clear
n=30;      % Population size
iteration=1000;  % Maximum number of "iterations"
r_time=30; % Number of runtime
d=1000;       % Number of dimensions
% Lower limit/bounds/ a vector
Lb=-100*ones(1,d);
% Upper limit/bounds/ a vector
Ub=100*ones(1,d);for r=1:r_time; [gbestscore,I]=min(gbest);
bestposition=best_r(I,:);
semilogy(gbest_r(I,:),'-r');disp(['Number of runtime: ',num2str(r)]);
disp(['Best =',num2str(bestposition),' fmin=',num2str(gbestscore)]);

3 仿真结果

4 参考文献

[1]郭存文, 崔东文. PCA-FSA-MLR模型及在径流预测中的应用研究[J]. 人民珠江, 2021, 42(6):8.

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

5 MATLAB代码与数据下载地址

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