多子群共生优化算法MSNSSA

最新推荐文章于 2025-11-24 14:05:54 发布
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多子群共生优化算法MSNSSA模拟生态系统中的共生关系，通过划分多个具有不同特征的子群解决高维非线性优化问题。采用非均匀高斯变异策略增强搜索能力并提高全局收敛速度。在每次迭代中，根据子群间相似度和适应度动态调整数量和大小，保持种群多样性。提供了MATLAB代码实现，适用于单目标优化问题的求解。

多子群共生优化算法MSNSSA

多子群共生优化算法是一种基于自然界中生态系统共生关系的优化算法。该算法通过将优化搜索空间划分为多个子群，每个子群都具有不同的特征，以此来模拟生态系统中物种之间的生态位差异和相互作用。利用种群多样性和协同进化策略，该算法能够有效地解决高维非线性优化问题。

在MSNSSA算法中，采用非均匀高斯变异策略，以提高算法的搜索能力和全局收敛速度。在每次迭代中，算法根据不同子群之间的相似度和适应度值差异，动态调整子群的数量和大小，以保证种群的多样性和优化效果。

下面提供MSNSSA算法的MATLAB实现代码：

function [bestfit, bestind] = MSNSSA(problem, params)

%参数初始化
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