优化多模态工程问题的黑猩猩算法-附Matlab代码

优化多模态工程问题的黑猩猩算法-附Matlab代码

优化算法是解决实际复杂问题的重要手段之一，而黑猩猩算法正是其中的佼佼者。本文将介绍一种基于加权对立和贪婪搜索的黑猩猩算法，用于解决多模态工程问题。

该算法通过对权重的加权对立操作，在不同权重方向上进行搜索，以克服收敛到局部最优解的问题。同时，算法使用贪婪搜索策略，快速定位可能的最优解区域，并以此为基础进行进一步搜索。

下面给出该算法的主要步骤：

Step 1. 初始化种群，包括黑猩猩个体的位置和速度等信息；

Step 2. 计算每个黑猩猩的适应度值，并记录当前最优的适应度值和对应的位置信息；

Step 3. 根据概率选择精英个体，并根据其位置信息更新群体最优位置；

Step 4. 对每个非精英个体，分别进行加权对立和贪婪搜索操作，更新其位置信息；

Step 5. 判断是否达到停止迭代的条件，若未达到则返回Step 2.

下面给出附带的Matlab代码实现：

function [gbest_pos, gbest_val] = chimpso_search(FUN, lb, ub, dim, particle_num, max_iter)

    %% 初始化种群
    range = repmat((ub-lb), particle_num, 1);
    pos = lb + rand(particle_num, dim) .* range; 
    vel = 2 * rand(particle_num, dim) - 1;
    pbest_pos = pos;
    pbest_val = inf(particle_num,