【象群算法】基于象群算法求解单目标问题附matlab代码(Elephant Herding Optimization，EHO)

1 简介

象群算法（ＥｌｅｐｈａｎｔＨｅｒｄｉｎｇＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＥＨＯ）是一种启发式搜索算法，源于对大象群体行为的研究．该算法原理简单，易于实现，目前应用于传感器部署、土地覆盖分类。

2 部分代码

function Conclude(DisplayFlag, OPTIONS, Population, nLegal, MinCost, AvgCost)% Output results of population-based optimization algorithm.if DisplayFlag    % Count the number of duplicates    NumDups = 0;    for i = 1 : OPTIONS.popsize        Chrom1 = sort(Population(i).chrom);        for j = i+1 : OPTIONS.popsize            Chrom2 = sort(Population(j).chrom);            if isequal(Chrom1, Chrom2)                NumDups = NumDups + 1;            end        end    end      disp([num2str(NumDups), ' duplicates in final population.']);    disp([num2str(nLegal), ' legal individuals in final population.']);    % Display the best solution    Chrom = sort(Population(1).chrom);    disp(['Best chromosome = ', num2str(Chrom)]);     % Plot some results    close all;    plot([0:OPTIONS.Maxgen], MinCost, 'r');    hold on    plot([0:OPTIONS.Maxgen], AvgCost, 'b');    xlabel('Generation');    ylabel('Cost (Fitness)');    legend('Minimum Cost','Average Cost');    hold offendreturn;

3 仿真结果

4 参考文献

[1]张子建, 王宏伟, 周怀芳,等. 基于多机制混合象群算法的混沌系统参数估计[J]. 微电子学与计算机, 2020, 37(6):6.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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