基于加权黑猩猩优化算法的参数优化

最新推荐文章于 2025-07-04 15:50:14 发布

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文章标签：算法 matlab 开发语言

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本文介绍了基于加权黑猩猩优化算法（WChOA）的参数优化方法，该算法利用黑猩猩社会行为模拟进行自适应优化。在WChOA中，高阶黑猩猩具有更高权重，对优化贡献更大。提供的Matlab代码示例展示了算法的简单实现和在解决参数优化问题上的有效性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于加权黑猩猩优化算法的参数优化

加权黑猩猩优化算法（WChOA）是一种新型的自适应参数优化算法。本文将介绍该算法的原理，并提供附带Matlab代码的实现示例。

WChOA算法的核心思想是模拟黑猩猩社会的行为方式以及其社会结构和等级制度，通过一系列基于加权平均值和等级制度的运算，从而得到最佳的参数配置。在WChOA算法中，每个黑猩猩个体都有其自己的等级和权重。等级越高的黑猩猩，其权重也就越大，对参数优化的贡献也就越大。

以下是一个简单的WChOA算法实现示例，使用Matlab语言编写：

% 初始化种群
popSize = 50; % 种群大小
minLim = [0.1, 0.1, 0.1, 0.01]; % 参数下限
maxLim = [0.9, 0.9, 0.9, 0.99]; % 参数上限
pop = repmat(minLim,popSize,1) + rand(popSize,length(minLim)).*(repmat(maxLim - minLim,popSize,1));

% 初始化黑猩猩等级和权重
rank = randperm(popSize)+1;
weight = 1./rank';

% 迭代寻优
maxIter = 100; % 迭代次数
bestFit = inf; % 最佳适应度初始值为无穷大
for i=1:maxIter
    % 计算种群适应度
    fit = costFunction(pop);

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