【优化求解】基于被囊群算法Tunicate Swarm Algorithm (TSA)求解单目标问题

1 简介

2 部分代码

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clear all

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clc

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SearchAgents=30;

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Fun_name='F2';

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Max_iterations=1000;

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

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[Best_score,Best_pos,TSA_curve]=tsa(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness);

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figure('Position',[500 500 660 290])

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subplot(1,2,1);

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func_plot(Fun_name);

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title('Objective space')

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xlabel('x_1');

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ylabel('x_2');

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zlabel([Fun_name,'( x_1 , x_2 )'])

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subplot(1,2,2);

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plots=semilogx(TSA_curve,'Color','g');

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set(plots,'linewidth',2)

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hold on

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title('Objective space')

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xlabel('Iterations');

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ylabel('Best score');

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axis tight

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grid on

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box on

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legend('TSA')

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img =gcf;  %获取当前画图的句柄

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print(img, '-dpng', '-r600', './img2.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像

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display(['The best solution obtained by TSA is : ', num2str(Best_pos)]);

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display(['The best optimal value of the objective funciton found by TSA is : ', num2str(Best_score)]);

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3 仿真结果

4 参考文献

[1]屈迟文, 彭小宁. 信息共享的记忆被囊群算法[J]. 模式识别与人工智能.​