布谷鸟算法matlab实例
时间: 2023-09-03 21:12:23 浏览: 99
布谷鸟算法(Cuckoo Search Algorithm)是一种基于自然界中布谷鸟种群寻找食物的行为而发展起来的一种优化算法。该算法主要用于解决优化问题,可以应用于函数优化、组合优化、机器学习等领域。
以下是一个使用Matlab实现布谷鸟算法的示例代码:
```matlab
function [bestSol, bestFit]=cuckoo_search(n, m, fhandle, lb, ub, max_iter, pa)
% n: 种群大小
% m: 布谷鸟的数量
% fhandle: 目标函数的句柄
% lb: 变量的下限
% ub: 变量的上限
% max_iter: 最大迭代次数
% pa: 概率参数
% 初始化布谷鸟的位置
nest = lb + (ub - lb) * rand(n, length(lb));
bestSol = zeros(1, length(lb));
bestFit = inf;
for i = 1 : max_iter
% 生成新的布谷鸟
new_nest = get_cuckoo(n, m, nest, lb, ub, pa);
% 计算适应度
fit = fhandle(new_nest);
% 更新最优解
[min_fit, min_idx] = min(fit);
if min_fit < bestFit
bestFit = min_fit;
bestSol = new_nest(min_idx,:);
end
% 选择最优的位置
[nest, fit] = get_best_nest(nest, fit, new_nest, pa);
end
end
% 生成新的布谷鸟
function new_nest = get_cuckoo(n, m, nest, lb, ub, pa)
% 计算每个布谷鸟的适应度
fit = feval(@f, nest);
% 排序
[~, idx] = sort(fit);
% 选取最优的布谷鸟
best_nest = nest(idx(1:m),:);
% 随机生成新的布谷鸟
new_nest = best_nest + randn(m, length(lb)) .* repmat((ub-lb), m, 1);
% 越界处理
new_nest = min(new_nest, ub);
new_nest = max(new_nest, lb);
end
% 选择最优的位置
function [nest, fit] = get_best_nest(nest, fit, new_nest, pa)
% 合并新旧布谷鸟
n = size(nest, 1);
new_pop = [nest; new_nest];
new_fit = feval(@f, new_pop);
% 排序
[~, idx] = sort(new_fit);
new_pop = new_pop(idx,:);
new_fit = new_fit(idx);
% 进行随机选择
keep_num = round((1-pa) * n);
keep_nest = new_pop(1:keep_num,:);
keep_fit = new_fit(1:keep_num,:);
nest = keep_nest;
fit = keep_fit;
end
% 目标函数
function y=f(x)
y=sum(x.^2,2);
end
```
这是一个简单的示例,实际应用中可能需要调整参数以及目标函数等。