【KHA】磷虾群优化算法(Krill Herd Algorithm,KHA)理论分析与matlab性能仿真,使用CEC2017测试

目录

一、KHA磷虾群优化理论简介

1.1、引言

1.2、算法原理

1.3、数学公式

1.4、算法流程

二、使用matlab实现KHA优化算法 

三、测试CEC2017中F1~F5，F11~F15

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一、KHA磷虾群优化理论简介

1.1、引言

       磷虾群优化（Krill Herd Optimization，简称KHO）是一种群体智能算法，模仿了磷虾在自然界中的觅食行为。该算法由Gandomi等人于2012年提出，主要应用于全局优化问题。与其他群体智能算法相比，磷虾群优化具有更好的全局搜索能力和更快的收敛速度。

1.2、算法原理

       磷虾群优化算法是一种基于自然界磷虾觅食行为的群体智能算法。在磷虾群体中，每只磷虾都会根据自己的记忆和周围磷虾的信息来选择自己的觅食方向。在算法中，每个个体代表了一个解，每个解的适应度值代表了磷虾的营养价值，磷虾的觅食方向代表了个体的搜索方向。通过不断地迭代更新每个个体的搜索方向和适应度值，最终得到全局最优解。

算法的基本思想如下：

a. 初始化种群，随机生成一组初始解；

b. 计算每个个体的适应度值，即目标函数的取值；

c. 根据每个个体的适应度值和周围磷虾的信息，更新每个个体的搜索方向；

d. 根据每个个体的搜索方向和