多目标花朵授粉算法matlab实现

多目标花朵授粉算法matlab实现

1. 简介

多目标花朵授粉算法（Multi-objective Flower Pollination Algorithm，MFPA）是模拟自然界中的花朵授粉行为，用于解决多目标优化问题。该算法通过模拟花朵之间的授粉、繁殖和适应性进化过程来实现。

2. 算法流程

MFPA算法流程如下：

（1）初始化种群：随机初始化一定数量的花朵作为种群，并计算每个个体的适应度。

（2）授粉过程：按照一定的规则，将较优的花朵粉粒授予较劣的花朵，使其更有可能获得更高的适应度。

（3）繁殖过程：根据花朵之间的相似度确定交叉概率和变异概率，对优秀的个体进行交叉和变异操作，生成新的后代。

（4）适应性进化过程：通过适应度函数对每个后代进行评价，选出优秀的个体加入下一代种群中。

（5）收敛判断：如果达到设定的迭代次数或者满足停止条件，则停止迭代。

3. MFPA算法实现

以下是MFPA算法的Matlab代码实现：

%% MFPA算法
clear
clc
Npop = 50; % 种群大小
D = 10; % 变量维数
Max_iter = 500; % 最大迭代次数
pc = 0.9; % 交叉概率
pm = 0.1; % 变异概率
LB = -50 * ones(1,D); % 每个变量的下界
UB = 50 * ones(1,D); % 每个变量的上界
FVr_min = zeros(1