改进的蝗虫优化算法MATLAB实现

最新推荐文章于 2025-12-02 19:20:40 发布

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文章标签：算法 matlab 开发语言

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本文介绍了基于混合柯西变异和均匀分布改进的蝗虫优化算法（MCMUD-IGOA）的MATLAB实现，该算法旨在解决GOA在解决复杂单目标优化问题时的局部最优和搜索速度问题，提供了一种优化性能和收敛速度更佳的解决方案。

改进的蝗虫优化算法MATLAB实现

蝗虫优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm, GOA）是一种新兴的群体智能优化算法。它是根据蝗虫的觅食行为而设计的，具有全局搜索能力和较强的鲁棒性。然而，在解决复杂单目标优化问题时，GOA仍存在着一些问题，如易陷入局部最优解、搜索速度慢等。

为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进版本的蝗虫优化算法。其中，基于混合柯西变异和均匀分布的改进算法（Mixed Cauchy Mutation and Uniform Distribution Improved Grasshopper Optimization Algorithm, MCMUD-IGOA）具有较好的优化性能和收敛速度。

以下是基于MCMUD-IGOA算法的MATLAB实现。用户可以根据自己的需求进行相应的参数修改和函数调用。

% 初始化设定
n = 30;    % 种群数量
max_iter = 500;    % 最大迭代次数
lb = -5;    % 取值下限
ub = 5;    % 取值上限
dim = 2;    % 变量维度
c = 1;    % 学习因子
G0 = 100;    % 初始蝗群密度

% 初始化种群位置
X = zeros(n, dim);
for i = 1:n
    for j = 1:dim
        X(i,j) = lb + (ub - lb) * rand(1);
    end
end

% 计算适应度
f = @(x) sum(x.^2);    % 待优化函数，此处为Sphere函数
fitness = zeros(n,1);
for i

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