蝴蝶优化算法c++代码
时间: 2024-06-19 08:02:45 浏览: 14
蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,简称BOA)是一种基于自然界蝴蝶行为的优化算法,其思想来源于蝴蝶在寻找食物、交配、迁徙等过程中的行为。BOA算法以优化问题的目标函数为优化目标,通过调整参数来寻找最优解。
以下是一个简单的C++代码示例,可以用于实现BOA算法:
```c++
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
using namespace std;
const int N = 20; // 优化问题的维度
const int M = 50; // 种群规模
const int T = 1000; // 迭代次数
const double pi = 3.141592653589793;
// 适应度函数
double fitness(double x[]) {
double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < N; i++) {
sum += pow(x[i], 2);
}
return sum;
}
// 蝴蝶优化算法
void BOA() {
srand((unsigned)time(NULL)); // 设置随机数种子
double x[M][N]; // 种群位置矩阵
double v[M][N]; // 种群速度矩阵
double p_best[M][N]; // 个体最优位置矩阵
double g_best[N]; // 全局最优位置向量
double fitness_value[M]; // 种群适应度值向量
double w = 0.9; // 惯性权重因子
double c1 = 2.0; // 学习因子
double c2 = 2.0; // 学习因子
// 初始化种群位置矩阵和速度矩阵
for (int i = 0; i < M; i++) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
x[i][j] = -100.0 + rand() % 200;
v[i][j] = -10.0 + rand() % 20;
}
}
// 迭代优化
for (int t = 0; t < T; t++) {
// 计算每个个体的适应度值
for (int i = 0; i < M; i++) {
fitness_value[i] = fitness(x[i]);
}
// 更新个体最优位置矩阵
for (int i = 0; i < M; i++) {
if (fitness_value[i] < fitness(p_best[i])) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
p_best[i][j] = x[i][j];
}
}
}
// 更新全局最优位置向量
int index = min_element(fitness_value, fitness_value + M) - fitness_value;
for (int j = 0; j < N; j++) {
g_best[j] = x[index][j];
}
// 更新种群位置矩阵和速度矩阵
for (int i = 0; i < M; i++) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
v[i][j] = w * v[i][j] + c1 * rand() / RAND_MAX * (p_best[i][j] - x[i][j]) + c2 * rand() / RAND_MAX * (g_best[j] - x[i][j]);
x[i][j] += v[i][j];
if (x[i][j] > 100.0) {
x[i][j] = 100.0;
}
else if (x[i][j] < -100.0) {
x[i][j] = -100.0;
}
}
}
}
// 输出全局最优解和目标函数值
cout << "The global optimal solution is: ";
for (int j = 0; j < N; j++) {
cout << g_best[j] << " ";
}
cout << endl;
cout << "The optimal value of the objective function is: " << fitness(g_best) << endl;
}
int main() {
BOA();
return 0;
}
```
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