【优化算法】蛙跳算法 (SFLA)【含Matlab源码 1839期】

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二、部分源代码

clc;
clear;
close all;%% 问题定义%目标函数
CostFunction = @(x) Sphere(x);nVar = 10;              % 未知变量的数量
VarSize = [1 nVar];     % 未知变量矩阵大小VarMin = -10;           % 未知变量的下界
VarMax =  10;           % 未知变量的上限%% SFLA参数
MaxIt = 1000;        % 最大迭代次数nPopMemeplex = 10;                          % 记忆复合体大小
nPopMemeplex = max(nPopMemeplex, nVar+1);   % Nelder-Mead 标准品nMemeplex = 5;                  % Memeplex 的数量
nPop = nMemeplex*nPopMemeplex; % 人口规模I = reshape(1:nPop, nMemeplex, []);% FLA 参数
fla_params.q = max(round(0.3*nPopMemeplex),2);   % 父母人数
fla_params.alpha = 3;   %后代数量
fla_params.beta = 5;    % 最大迭代次数
fla_params.sigma = 2;   % 一步的大小
fla_params.CostFunction = CostFunction;
fla_params.VarMin = VarMin;
fla_params.VarMax = VarMax;%%初始化%清空个人模板
empty_individual.Position = [];
empty_individual.Cost = [];% 初始化人口数组
pop = repmat(empty_individual, nPop, 1);% 初始化种群成员
for i=1:nPoppop(i).Position = unifrnd(VarMin, VarMax, VarSize);pop(i).Cost = CostFunction(pop(i).Position);
end

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.

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