【优化求解】基于鸟群算法(Bird Swarm Algorithm)求解单目标最优matlab代码
1 简介
鸟群算法( bird swarm alogrithm,BSA) 是由 Meng 等人于 2015 年提出的一种基于鸟群行为的群智能优化算法,其思想源于鸟群的飞行、觅食和警戒三个主要群体行为,BSA算法依赖飞行行为跳出局部最优进行全局搜索,通过觅食行为记录个体和群体最好的解,通过觅食行为和警戒行为的随机切换搜索当前局部的最优解,而通过飞行间隔 FQ 来平衡算法全局搜索和局部搜索的能力。
鸟群算法是对鸟群群体行为和群体互动的简化,它模仿的是鸟群的飞行行为、觅食行为和警戒行为,并用这种群体智慧解决最优化问题。鸟群算法可以被如下规则简化描述:
a) 鸟群中的每只鸟可以在觅食和警戒行为之间随机切换。
b) 觅食期间,每只鸟可以迅速记录与更新个体和群体之间最好的觅食经验,这个经验将用于觅食,群体信息将即刻共享于整个鸟群。
c) 保持警戒的时候,每只鸟都试图向群体中心靠近,而具有较高食物储量的鸟类更倾向于向群体中心靠近。
d) 鸟类可以周期性地向其他位置移动。当移动到另一个位置时,鸟类一般要在生产者和乞讨者之间作出选择,具有最高食物储量的鸟将成为生产者,而具有最低食物储量的鸟将成为乞讨者,其他鸟将随机选择成为生产者和乞讨者。 e) 生产者积极寻觅食物,乞讨者随机跟随一个生产者寻找食物。
2 部分代码
clc clear all close all FitFunc = @Sphere; M = 1000; pop = 30; dim = 20; FQ = 10; c1 = 1.5; c2 = 1.5; a1 = 1; a2 = 1; [ bestX, fMin ,yy] = BSA( FitFunc, M, pop, dim, FQ, c1, c2, a1, a2 ); figure(1) % plot(BestCosts,'LineWidth',2); semilogy(yy,'LineWidth',2); xlabel('Iteration'); ylabel('Best Cost'); grid on; img =gcf; %获取当前画图的句柄 print(img, '-dpng', '-r600', './运行结果.png') %即可得到对应格式和期望dpi的图像
3 仿真结果
4 参考文献
[1]曾嶒等. "基于鸟群算法的微电网多目标运行优化." 电力系统保护与控制 13(2016):117-122.
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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