白鲸优化算法matlab
时间: 2023-11-06 13:00:39 浏览: 45
白鲸优化算法(白鲸优化算法,WOA)是一种新兴的启发式算法,它是由Seyedali Mirjalili于2014年提出的。该算法受到白鲸的群体行为启发,通过在解空间中的个体搜索和跟踪来优化问题的解。WOA算法具有简单、易于实现以及可应用于各种优化问题的优点。
以下是使用MATLAB实现白鲸优化算法的简单示例:
```matlab
function [bestSol, bestCost] = woa(func, nVar, lb, ub, maxIt)
% 初始化参数
nPop = 10; % 种群大小
a = 2; % 向上调整参数
b = 0.5; % 向下调整参数
A = []; % 保存适应度值的数组
bestSol = []; % 保存最佳解的数组
bestCost = inf; % 最佳适应度值
% 初始化种群
pop = repmat(struct('position',[],'cost',[]), nPop, 1);
for i = 1:nPop
pop(i).position = unifrnd(lb, ub, [1, nVar]);
pop(i).cost = func(pop(i).position);
if pop(i).cost < bestCost
bestSol = pop(i).position;
bestCost = pop(i).cost;
end
end
% 开始迭代
for it = 1:maxIt
% 更新a和C
a = 2 - it * (2 / maxIt);
% 对于每个个体
for i = 1:nPop
% 计算当前个体与最佳个体的距离
dist = abs(bestSol - pop(i).position);
% 更新个体位置
if rand < 0.5
pop(i).position = bestSol - a * dist;
else
randIndex = randperm(nPop, 2);
X1 = pop(randIndex(1)).position;
X2 = pop(randIndex(2)).position;
pop(i).position = X1 - a * (X2 - X1);
end
% 限制个体位置在解空间内
pop(i).position = max(pop(i).position, lb);
pop(i).position = min(pop(i).position, ub);
% 更新个体适应度值
pop(i).cost = func(pop(i).position);
% 更新最佳个体
if pop(i).cost < bestCost
bestSol = pop(i).position;
bestCost = pop(i).cost;
end
end
% 保存当前适应度值
A = [A bestCost];
end
% 绘制适应度值曲线
figure;
plot(A);
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
end
```
该示例中,输入参数包括:
- func:需要优化的目标函数;
- nVar:变量个数;
- lb:变量下限;
- ub:变量上限;
- maxIt:最大迭代次数。
输出参数包括:
- bestSol:最佳解;
- bestCost:最佳适应度值。
使用示例:
```matlab
% 目标函数
func = @(x) sum(x.^2);
% 变量个数
nVar = 5;
% 变量上下限
lb = -10 * ones(1, nVar);
ub = 10 * ones(1, nVar);
% 最大迭代次数
maxIt = 100;
% 运行白鲸优化算法
[bestSol, bestCost] = woa(func, nVar, lb, ub, maxIt);
```
该示例中,目标函数为多元的二次函数,变量个数为5,变量的上下限都是[-10, 10],最大迭代次数为100。运行结果将输出最佳解和最佳适应度值,并绘制适应度值曲线。