基于水母搜索优化器的JS算法解决最优目标问题（附带Matlab源码）

基于水母搜索优化器的JS算法解决最优目标问题（附带Matlab源码）

水母搜索优化器（Jellyfish Search Optimizer，JSO）是一种基于自然界中水母的行为特征而设计的优化算法。它模拟了水母在寻找食物和逃避危险的过程中的行为策略，通过优化搜索空间中的解来解决最优化问题。在本文中，我们将介绍JSO算法的原理，并提供Matlab源码实现。

算法原理：

1. 初始化：设定参数，包括水母个体数量（Population Size）、最大迭代次数（Max Iterations）、搜索半径（Search Radius）等。
2. 随机初始化水母位置：根据搜索空间的范围，随机生成水母的初始位置。
3. 评估适应度：根据问题的目标函数，计算每个水母个体的适应度值。
4. 搜索过程：
   • a. 移动水母：根据当前水母位置和搜索半径，计算新的位置。
   • b. 边界处理：对于超出搜索空间范围的水母个体，采取边界处理策略，将其位置限制在搜索空间内。
   • c. 评估适应度：计算新位置的适应度值。
   • d. 更新最优解：根据适应度值更新全局最优解。
   • e. 更新搜索半径：根据当前迭代次数和最大迭代次数的比例，逐渐减小搜索半径。
   • f. 迭代终止判断：如果达到最大迭代次数或者满足终止条件（例如适应度值足够小），则终止搜索过程；否则返回步骤a。

Matlab源码实现：