【优化算法】混合蛙跳优化算法（SFLA）【含Matlab源码 1472期】

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二、部分源代码

%
% sfla;
%function pop = RunFLA(pop, params)%% FLA Parametersq = params.q;           % Number of Parentsalpha = params.alpha;   % Number of Offspringsbeta = params.beta;     % Maximum Number of Iterationssigma = params.sigma;CostFunction = params.CostFunction;VarMin = params.VarMin;VarMax = params.VarMax;VarSize = size(pop(1).Position);BestSol = params.BestSol;nPop = numel(pop);      % Population SizeP = 2*(nPop+1-(1:nPop))/(nPop*(nPop+1));    % Selection Probabilities% Calculate Population Range (Smallest Hypercube)LowerBound = pop(1).Position;UpperBound = pop(1).Position;for i = 2:nPopLowerBound = min(LowerBound, pop(i).Position);UpperBound = max(UpperBound, pop(i).Position);end%% FLA Main Loopfor it = 1:beta% Select ParentsL = RandSample(P,q);B = pop(L);% Generate Offspringsfor k=1:alpha% Sort Population[B, SortOrder] = SortPopulation(B);L = L(SortOrder);% FlagsImprovementStep2 = false;Censorship = false;% Improvement Step 1NewSol1 = B(end);Step = sigma*rand(VarSize).*(B(1).Position-B(end).Position);NewSol1.Position = B(end).Position + Step;if IsInRange(NewSol1.Position, VarMin, VarMax)NewSol1.Cost = CostFunction(NewSol1.Position);if NewSol1.Cost<B(end).CostB(end) = NewSol1;elseImprovementStep2 = true;endelseImprovementStep2 = true;end% Improvement Step 2if ImprovementStep2NewSol2 = B(end);Step = sigma*rand(VarSize).*(BestSol.Position-B(end).Position);NewSol2.Position = B(end).Position + Step;if IsInRange(NewSol2.Position, VarMin, VarMax)NewSol2.Cost = CostFunction(NewSol2.Position);if NewSol2.Cost<B(end).CostB(end) = NewSol2;elseCensorship = true;endelseCensorship = true;endend% Censorshipif CensorshipB(end).Position = unifrnd(LowerBound, UpperBound);B(end).Cost = CostFunction(B(end).Position);endend% Return Back Subcomplex to Main Complexpop(L) = B;endend

三、运行结果

四、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.
[3]施媛波.基于改进的群居蜘蛛优化云计算任务调度算法[J].电脑编程技巧与维护. 2021,(04)

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