寄生-捕食优化算法 Matlab 实现

Matlab实现的寄生-捕食优化算法

最新推荐文章于 2025-11-29 17:10:21 发布

HackDashX

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文章标签：算法 matlab 开发语言

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本文介绍了寄生-捕食优化算法（PPO），一种模拟动物社会行为的优化算法，通过Matlab实现。算法流程包括初始化、适应度计算、寄生与更新等步骤，并展示了在5维Rastrigin函数上的优秀实验结果，体现了PPO的高效优化性能。

寄生-捕食优化算法 Matlab 实现

寄生-捕食优化算法（Parasite-Prey Optimization，PPO）是一种基于动物社会行为和特性的优化算法。该算法模拟了天然界中捕食者和寄生虫之间的相互作用关系，捕食者通过猎食，即寻找可行解，而寄生虫则在捕食者身上进行寄生，即对可行解进行微调和优化。

在算法中，寄生虫是一个小规模的优化器，负责对候选解进行微调和优化；而捕食者是一个大规模的优化器，负责探索潜在的解空间。两者之间通过信息素的交换和感知来实现相互作用。

寄生-捕食优化算法的流程如下：

（1）初始化参数，并随机生成初始种群，包括捕食者和寄生虫。

（2）计算每个个体的适应度值，并选择最优个体。

（3）对于每个寄生虫个体，基于其感知距离内的信息素，从附近的捕食者个体中选择能够提供适应度提升的个体进行寄生。

（4）对于每个捕食者个体，通过加入寄生虫的贡献，更新信息素值。

（5）基于更新后的信息素值和感知距离，更新每个个体的位置，并重新计算适应度值。

（6）判断停止条件是否满足，若满足则返回最优解，否则转到步骤2。

以下是寄生-捕食优化算法的 Matlab 实现：

function [bestSol, bestFit] = PPO(func, dim, lb, ub, maxIter, NP, Ns, C, F)

% 参数说明：
%
%   func - 待优化的目

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