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⛄ 内容介绍
针对标准阿基米德优化算法(AOA)在求解优化问题时存在全局探索能力弱,收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种多策略阿基米德优化算法(MSAOA).首先,利用变区间初始化策略,使得初始种群尽可能地靠近全局最优解,从而提高初始解的质量;其次,提出黄金莱维引导机制,以提高算法在迭代后期的种群多样性;最后,在维持种群多样性的前提下,引入自适应波长算子,以达到提高算法搜索效率的目的.将所提算法与均衡器算法(EO),正余弦算法(SCA)以及灰狼优化算法(GWO)在20个基准测试函数上进行比较实验.实验结果表明,所提算法具有更高的寻优精度和收敛速度。
阿基米德优化算法 (MSAOA) 是一种基于黄金莱维引导机制的优化算法。这个算法的灵感来自于阿基米德螺线，它是一个渐进螺旋线，可以用来描述黄金分割比例。MSAOA 算法利用了黄金莱维引导机制来引导搜索过程，以便更有效地找到全局最优解。
MSAOA 算法的主要步骤如下：
初始化种群：随机生成一组个体作为初始种群。
计算适应度：根据问题的适应度函数，计算每个个体的适应度值。
选择：根据适应度值，选择一部分个体作为父代。
变异：对选中的父代个体进行变异操作，生成一组新的子代个体。
评估：计算新生成的子代个体的适应度值。
更新：根据一定的规则，更新种群。
终止判断：判断是否满足终止条件，如果满足则停止迭代，输出最优解；否则返回步骤2。
MSAOA 算法通过黄金莱维引导机制来引导搜索方向，这样可以在搜索过程中更加均匀地探索解空间，提高了算法的全局搜索能力。相比于传统的优化算法，MSAOA 算法具有更好的收敛性和搜索效率。
⛄ 部分代码
function [bestMin, bestS, bestArchive] = BA(X, N, Tmax, lb, ub, dim, fobj);
%% BA参数设置
t = 1;
F = 0.5;
CR = 0.15;
A = 0.25.*ones(N,1); % 响度 (不变或者减小)
r = zeros(N, 1); % 脉冲频度(不变或增加))
R0 = 0.5;
alpha = 0.95; % 脉冲音强衰减系数
gamma = 0.05; % 脉冲频度增加系数
Qmin = 0; % 最小频率
Qmax = 1; % 最大频率
% 种群初始化
V = zeros(N, dim); % 速度
Q = zeros(N, 1); % 频率
for i = 1:N
fitness(i) = fobj(X(i, :));
end
[bestMin, bestID] = min(fitness);
bestS = X(bestID, :);
bestArchive = zeros(1, Tmax);
%% 迭代寻优
while t <= Tmax
for i = 1:N
Q(i) = Qmin+(Qmax-Qmin)*rand();
V(i, :) = V(i, :)+(X(i, :)-bestS)*Q(i);
Stemp = X(i, :)+V(i, :);
% 脉冲率
if rand > r(i)
Stemp = bestS-1+2*rand(1, dim);
end
% 边界处理
Stemp = max(Stemp, lb);
Stemp = min(Stemp, ub);
% 计算适应度值
fitTemp = fobj(Stemp);
if (fitTemp<fitness(i))&&(rand()<A(i))
X(i, :) = Stemp;
fitness(i) = fitTemp;
A(i) = alpha*A(i);
r(i) = R0*(1-exp(-gamma*t));
end
if fitTemp < bestMin
bestMin = fitTemp;
bestS = Stemp;
end
end
[bestMin, bestID] = min(fitness);
bestS = X(bestID, :);
bestArchive(t) = bestMin;
% 显示迭代信息
display(['BA:At iteration ', num2str(t), ' the best fitness is ', num2str(bestArchive(t))]);
t = t +1;
end⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]陈俊何庆李守玉.基于黄金莱维引导机制的阿基米德优化算法[J].计算机应用, 2022, 42(9):2807-2815.