【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

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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.​