鲸鱼优化算法matlab
时间: 2023-08-29 09:11:14 浏览: 34
鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是一种基于仿生学的全局优化算法,其灵感来源于鲸鱼的集群行为。它可以求解多种类型的优化问题,包括连续型、离散型和混合型优化问题。
以下是使用Matlab实现鲸鱼优化算法的示例代码:
```matlab
% 参数设置
max_iter = 100; % 最大迭代次数
pop_size = 30; % 种群大小
dim = 30; % 变量维数
lb = -100 * ones(1, dim); % 变量下界
ub = 100 * ones(1, dim); % 变量上界
% 初始化种群
pop = repmat(lb, pop_size, 1) + repmat((ub-lb), pop_size, 1) .* rand(pop_size, dim);
% 初始化最优解和最优适应度
global_best = Inf;
global_best_pos = zeros(1, dim);
% 迭代优化
for iter = 1 : max_iter
% 更新每个个体的位置和适应度
for i = 1 : pop_size
% 计算当前个体与全局最优解的距离
dist = norm(pop(i,:) - global_best_pos);
% 更新个体的位置
if rand() < 0.5
pop(i,:) = global_best_pos + rand(1, dim) .* dist;
else
pop(i,:) = rand(1, dim) .* (ub - lb) + lb;
end
% 限制位置在边界内
pop(i,:) = max(pop(i,:), lb);
pop(i,:) = min(pop(i,:), ub);
% 计算个体适应度
fitness = sum(pop(i,:).^2);
% 更新个体最优解和最优适应度
if fitness < global_best
global_best = fitness;
global_best_pos = pop(i,:);
end
end
% 输出当前迭代的最优适应度
fprintf('Iteration %d: Best Fitness = %f\n', iter, global_best);
end
% 输出最优解和最优适应度
fprintf('Best Solution:\n');
disp(global_best_pos);
fprintf('Best Fitness:\n');
disp(global_best);
```
以上代码实现了基本的鲸鱼优化算法,其中种群中的每个个体被表示为一个行向量,每个元素对应一个变量的取值。种群的初始化使用随机数生成,更新个体位置时使用了鲸鱼优化算法中的公式,限制位置在边界内,计算适应度使用了常见的函数,这里使用的是$x^2$的和。在每次迭代中,更新个体最优解和最优适应度,并输出当前迭代的最优适应度。最终输出全局最优解和最优适应度。