【智能优化算法】搜索组算法SGA附matlab代码_群体智能寻优算法matlab代码-优快云博客

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本文介绍了智能优化算法中的搜索组算法(SGA)，探讨了其在Matlab中的实现步骤，包括初始化种群、评估适应度、群体行为和终止条件。同时，指出了SGA的优缺点，如并行性、全局搜索能力和鲁棒性，以及在实际问题中的应用案例。

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🔥 内容介绍

智能优化算法是一种基于计算机智能技术的优化方法，通过模拟自然界的进化和生物学原理，以提高解决问题的效率和准确性。在智能优化算法中，搜索组算法(Search Group Algorithm，简称SGA)是一种常用的算法，它通过模拟生物群体的搜索行为，来寻找问题的最优解。

SGA算法的步骤可以分为以下几个部分：

初始化种群：首先，需要确定问题的解空间和适应度函数。解空间是指问题的所有可能解构成的空间，适应度函数用于评估每个解的优劣程度。然后，随机生成一定数量的个体作为初始种群。
个体评估：对于每个个体，使用适应度函数计算其适应度值。适应度值越高，表示个体的解越优秀。
群体行为：在SGA算法中，个体之间会进行信息交流和相互影响，以模拟生物群体的搜索行为。具体而言，可以通过选择、交叉和变异等操作来更新种群。

选择：根据个体的适应度值，选择一部分优秀的个体作为父代，并将其复制到下一代种群中。较差的个体则被淘汰。
交叉：从父代中选择两个个体，并通过交叉操作生成两个子代。交叉操作可以是单点交叉、多点交叉或均匀交叉等。
变异：对于生成的子代，以一定的概率进行变异操作。变异操作可以是位变异、插入变异或交换变异等。

终止条件判断：在每一代种群更新之后，需要判断是否满足终止条件。终止条件可以是达到预定的迭代次数，或者找到了满足要求的解。
结果输出：当SGA算法终止时，输出找到的最优解。最优解是种群中适应度值最高的个体对应的解。

SGA算法作为一种智能优化算法，具有以下优点：

并行性强：SGA算法可以通过并行计算来提高搜索效率，加速问题求解过程。
全局搜索能力：SGA算法通过模拟生物群体的搜索行为，具有较强的全局搜索能力，可以找到问题的全局最优解。
鲁棒性强：SGA算法对问题的初始条件和参数设置相对不敏感，具有较强的鲁棒性。

然而，SGA算法也存在一些不足之处：

收敛速度较慢：由于SGA算法需要模拟生物群体的搜索行为，收敛速度相对较慢，可能需要较多的迭代次数才能找到最优解。
参数选择困难：SGA算法中的参数设置对算法的性能和结果有较大影响，但如何选择合适的参数仍然是一个挑战。

综上所述，SGA算法是一种常用的智能优化算法，通过模拟生物群体的搜索行为，来寻找问题的最优解。虽然SGA算法具有一定的局限性，但在许多实际问题中仍然具有较好的应用效果。随着智能优化算法的不断发展和改进，相信SGA算法在未来会有更广泛的应用。

📣 部分代码

%%  清空环境变量a
function fun_plot(fun_name)

[lowerbound,upperbound,dimension,fitness]=fun_info(fun_name);

switch fun_name 
    case 'F1' 
        x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
        
    case 'F2' 
        x=-100:2:100; y=x; %[-10,10]
        
    case 'F3' 
        x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
        
    case 'F4' 
        x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
    case 'F5' 
        x=-200:2:200; y=x; %[-5,5]
    case 'F6' 
        x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
    case 'F7' 
        x=-1:0.03:1;  y=x  %[-1,1]
    case 'F8' 
        x=-500:10:500;y=x; %[-500,500]
    case 'F9' 
        x=-5:0.1:5;   y=x; %[-5,5]    
    case 'F10' 
        x=-20:0.5:20; y=x;%[-500,500]
    case 'F11' 
        x=-500:10:500; y=x;%[-0.5,0.5]
    case 'F12' 
        x=-10:0.1:10; y=x;%[-pi,pi]
    case 'F13' 
        x=-5:0.08:5; y=x;%[-3,1]
    case 'F14' 
        x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]
    case 'F15' 
        x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
    case 'F16' 
        x=-1:0.01:1; y=x;%[-5,5]
    case 'F17' 
        x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
    case 'F18' 
        x=-5:0.06:5; y=x;%[-5,5]
    case 'F19' 
        x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
    case 'F20' 
        x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]        
    case 'F21' 
        x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
    case 'F22' 
        x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]     
    case 'F23' 
        x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]  
end    

    

L=length(x);
f=[];

for i=1:L
    for j=1:L
        if strcmp(fun_name,'F15')==0 && strcmp(fun_name,'F19')==0 && strcmp(fun_name,'F20')==0 && strcmp(fun_name,'F21')==0 && strcmp(fun_name,'F22')==0 && strcmp(fun_name,'F23')==0
            f(i,j)=fitness([x(i),y(j)]);
        end
        if strcmp(fun_name,'F15')==1
            f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0,0]);
        end
        if strcmp(fun_name,'F19')==1
            f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0]);
        end
        if strcmp(fun_name,'F20')==1
            f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0,0,0,0]);
        end       
        if strcmp(fun_name,'F21')==1 || strcmp(fun_name,'F22')==1 ||strcmp(fun_name,'F23')==1
            f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0,0]);
        end          
    end
end

surfc(x,y,f,'LineStyle','none');

end


warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );