【蝴蝶优化算法matlab代码】混合闪存蝴蝶优化算法HFBOA

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🔥 内容介绍

蝴蝶优化算法（BOA）仅考虑气味感知规则，容易陷入局部最优。与原始BOA相比，所提出的混合闪光蝴蝶优化算法（HFBOA）加入了一个额外的算子，即颜色感知规则，使其更符合自然界蝴蝶的实际觅食特性。此外，HFBOA还采用逻辑映射更新控制参数的策略，以增强全局最优能力。该方法的性能通过12个基准函数进行了验证，其中对比实验结果表明，与六种最先进的优化方法相比，HFBOA对于数值优化问题收敛速度更快，并且具有更好的稳定性。此外，所提出的HFBOA已成功应用于六个工程约束优化问题（即管柱设计、拉/压弹簧设计、悬臂梁设计等）。仿真结果表明，所提出的方法在解决复杂的现实工程约束任务方面表现出卓越的性能。

📣 部分代码

​% rot_matrix functionfunction M=rot_matrix(D,c)​A=normrnd(0,1,D,D);P=cGram_Schmidt(A);A=normrnd(0,1,D,D);Q=cGram_Schmidt(A);u=rand(1,D);D=c.^((u-min(u))./(max(u)-min(u)));D=diag(D);M=P*D*Q;end​​ function [q,r] = cGram_Schmidt (A)% computes the QR factorization of $A$ via% classical Gram Schmid %  [n,m] = size(A);  q = A;     for j=1:m     for i=1:j-1          r(i,j) = q(:,j)'*q(:,i);     end     for i=1:j-1          q(:,j) = q(:,j) -  r(i,j)*q(:,i);     end     t =  norm(q(:,j),2 ) ;     q(:,j) = q(:,j) / t ;     r(j,j) = t  ; end  end  ​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合