候鸟算法在其他问题中应用时需要修改的代码
文章目录
- 写在前面
- 具体过程
- 主函数
- 初始化鸟群
- 对鸟群进行迭代
- 替换领飞鸟
- 对鸟群进行排序
- 输出结果
- 画图
- 其他
- 总结
写在前面
上一篇1 中实现了候鸟算法的matlab版本,之后我将候鸟算法应用于了数据中心的云端和雾端的负载均衡问题中,写这篇文章的目的在于介绍候鸟算法可应用于不同的问题中,而不仅仅是原论文2的应用问题——QAP问题,在我寻找相关论文时发现绝大多数的应用还是集中在QAP问题的领域,所以现在分享出来,希望对大家将MBO应用于其他问题时有所帮助。
因为此文主要目的为介绍将MBO应用于其他问题时如何修改源代码,所以对我实验的目标问题不做过多的描述。
具体过程
在我的代码3中,首先是设置自己的目标函数,我的目标函数在fogFuction\fogFuction.m中。
注:目标函数应为求最小值函数,若为最大值应该加负号转化为求最小值。例如我在本问题中的求解目标是最大化数据中心的利润,但要加上负号变成最小化问题,求解之后再转化为正常数值进行展示或画图。
主函数
下一步需要在MBOAlgorithm中,设置我的目标问题——fog-cloud的相关超参数,因为实验有画图的需求,所以还有一些画图所需的参数和函数。在最外层加的循环是因为需要计算多个timeslot。
初始化鸟群
创建鸟群的部分(createInitialFlock)不需要修改。
在本文中,仅需要修改函数的传递的参数而不需要修改函数内部逻辑的视为不需要进行修改。
之后需要修改的是创建新的鸟/解决方案(newSoultion),这部分需要根据具体的问题进行定义 鸟 的属性(如随机生成的参数),最重要的是定义cost,即目标函数的值,这关系到算法如何对不同的解决方案进行取舍/判断不同鸟的优劣。
在本文之后的部分 鸟 和 解决方案 代表同一种意思,都是鸟群中进行迭代的基本单位。
对鸟群进行迭代
对鸟群进行迭代的部分(flyFlock)不需要修改。
创建每只鸟的领域数组部分(createNeighborSet)不需要修改。
探索鸟的领域的方法(neighbour) 需要根据目标函数修改,修改的内容和newSoultion部分基本相同,需要区别的是需要定义如何根据现有的解决方案产生一个与它相近的解决方案。(例如以当前鸟的参数为中心向周围随机产生一个新的参数)
对领域数组中的不同解决方案进行排序(sortNeighbours)不需要修改。
获取领域数组中最好的解决方案(getBestNeighbour)不需要修改。
向之后的鸟传递解决方案(addNeighbour)不需要修改。
替换领飞鸟
替换领飞鸟(replaceLeader)不需要修改。
用领飞鸟之后的鸟(编号为2和3的鸟)替换(replaceLeaderWithSuccessor)不需要修改。
用目前鸟群中表现最好的鸟进行替换(replaceLeaderWithBest)都不需要修改。
对鸟群进行排序
对鸟群进行排序(sortTheSuccessors)不需要修改。
输出结果
输出结果(writeResults)可根据自己的需要进行修改,我需要在实验中每个timeslot计算结束后输出它的cost和运行时间,所以进行的相关修改。
画图
画图(drawpic)和输出结果一样也因人而异,可根据自己的需求画对应的图。
其他
在figure和jpg文件夹的就是最后的运行结果和画图的结果了,如果真的闲得无聊的话可以看看
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