鲸鱼算法的matlab代码

时间: 2023-09-25 22:06:47 浏览: 35
很抱歉,我无法提供完整的鲸鱼算法的Matlab代码。但是,根据引用中的代码片段,你可以看到作者在使用鲸鱼算法时所采用的一些Matlab代码。 在该代码中,首先定义了一些参数,例如搜索代理人的数量、函数名称和最大迭代次数。然后,通过调用"Get_Functions_details"函数来获取所选基准测试功能的详细信息,包括约束范围、维度和目标函数。接下来,通过调用"WOA"函数来执行鲸鱼优化算法,并返回最佳得分、最佳位置和WOA_cg_curve,该曲线用于绘制目标空间。 除此之外,我还注意到文中提到了鲸鱼捕食时的螺旋气泡网、包围捕食、气泡捕食和随机捕猎机制。这些是鲸鱼算法的一些关键特征,可以根据这些特征来实现算法。 希望以上信息对你有所帮助。如果你对鲸鱼算法的更多细节或其他方面有任何问题,请随时提问。
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离散鲸鱼算法MATLAB代码

离散鲸鱼算法(Discrete Whale Optimization Algorithm)是一种启发式优化算法,用于求解离散优化问题。下面是MATLAB代码实现。 首先,定义目标函数。这里以二元函数为例: ```matlab function f = obj(x) % x: 二元向量 f = -(sin(x(1)) * cos(x(2)) + sin(x(2)) * cos(x(1))); end ``` 接着,定义离散鲸鱼算法函数: ```matlab function [best_x, best_f] = dwoa(obj, lb, ub, n, max_gen) % obj: 目标函数 % lb: 自变量下界 % ub: 自变量上界 % n: 种群大小 % max_gen: 最大迭代次数 % best_x: 最优解 % best_f: 最优解对应的目标函数值 % 初始化种群 X = randi([lb, ub], n, length(lb)); F = zeros(n, 1); for i = 1:n F(i) = obj(X(i, :)); end % 初始化最优解 [best_f, best_idx] = min(F); best_x = X(best_idx, :); % 迭代 for gen = 1:max_gen a = 2 - gen * (2 / max_gen); % 计算动态权重系数 for i = 1:n r1 = randi(n); r2 = randi(n); r3 = randi(n); A = abs(a * X(r1, :) - X(r2, :)); B = abs(a * best_x - X(r3, :)); C = A .* cos(2 * pi * rand(1, length(lb))) + B .* sin(2 * pi * rand(1, length(lb))); D = round(X(i, :) + C); D(D < lb) = lb; D(D > ub) = ub; Fd = obj(D); if Fd < F(i) X(i, :) = D; F(i) = Fd; if Fd < best_f best_f = Fd; best_x = D; end end end end end ``` 其中,动态权重系数 `a` 的计算使用了线性递减函数,逐渐减小直到 0。 最后,调用 `dwoa` 函数求解最优解: ```matlab lb = [-10, -10]; % 自变量下界 ub = [10, 10]; % 自变量上界 n = 30; % 种群大小 max_gen = 100; % 最大迭代次数 [obj_val, sol] = dwoa(@obj, lb, ub, n, max_gen); disp(['最优解:', num2str(sol)]); disp(['目标函数值:', num2str(obj_val)]); ```

三维鲸鱼算法Matlab代码

三维鲸鱼算法是一种优化算法,用于求解非线性优化问题。以下是Matlab代码实现: ``` function [best, fmin] = whale_algorithm(func, dim, lb, ub, max_iter) % 参数说明: % func:目标函数句柄 % dim:搜索空间维度 % lb:搜索空间下限 % ub:搜索空间上限 % max_iter:最大迭代次数 % 初始化鲸群 pop_size = 30; % 鲸群大小 X = repmat(lb, pop_size, 1) + rand(pop_size, dim) .* repmat(ub-lb, pop_size, 1); fitness = feval(func, X); best = X(1, :); % 最优解 fmin = fitness(1); % 最优解的函数值 % 迭代 for iter = 1:max_iter a = 2 - iter * (2 / max_iter); % a参数 A = repmat(a, pop_size, 1); % 鲸群半径 r = rand(pop_size, dim); % 随机向量 C = 2 * r - 1; % C参数 p = rand(pop_size, dim); % p参数 b = 1; % b参数 l = (a-1) * rand(pop_size, 1) + 1; % l参数 % 更新鲸群位置 for i = 1:pop_size if fitness(i) < fmin best = X(i, :); fmin = fitness(i); end for j = 1:dim if p(i, j) < 0.5 if abs(C(i, j)) < 1 X(i, j) = best(j) - A(i) * C(i, j); else rand_whale = ceil(pop_size * rand); % 随机选择一个鲸鱼 X(i, j) = X(rand_whale, j) - A(i) * C(i, j); end else dist = abs(best(j) - X(i, j)); X(i, j) = dist * exp(b * l(i)) * cos(2 * pi * l(i)) + best(j); end end end % 计算新位置的函数值 fitness = feval(func, X); end end ``` 在调用该函数时,需要先定义目标函数func,并指定搜索空间的维度dim、下限lb、上限ub和最大迭代次数max_iter。例如: ``` % 定义目标函数 func = @(x) sum(x.^2); % 搜索空间维度为3,下限为-10,上限为10,最大迭代次数为100 best = whale_algorithm(func, 3, -10, 10, 100); ``` 该示例中,目标函数为x的平方和,搜索空间维度为3,下限为-10,上限为10,最大迭代次数为100。调用whale_algorithm函数后,返回最优解best。

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