基于混合策略优化的蝴蝶算法求解单目标优化问题

追逐程序梦想者

于 2023-07-12 01:23:16 发布

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文章标签：算法 matlab

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本文介绍了一种结合粒子群和遗传算法优化的蝴蝶算法，用于解决单目标优化问题。通过Matlab实现，该混合策略改进的蝴蝶算法展现出良好的全局搜索能力和收敛速度。文章提供程序代码，并指出算法可进一步优化以适应更多实际问题。

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基于混合策略优化的蝴蝶算法求解单目标优化问题

近年来，优化算法在许多领域中被广泛应用。蝴蝶算法作为一种新兴的群体智能算法，逐渐受到越来越多的关注。本篇文章提供了一种基于混合策略改进的蝴蝶算法，并使用Matlab实现，用于解决单目标优化问题。

蝴蝶算法是一种启发式算法，其灵感源于蝴蝶等昆虫的飞行和觅食行为。蝴蝶算法的优点在于具有全局搜索能力和较高的收敛速度。本文所提供的混合策略改进的蝴蝶算法在标准的蝴蝶算法中加入了粒子群算法和遗传算法的优化策略进行改进，以期更好地解决单目标优化问题。

以下是利用Matlab实现的基于混合策略改进的蝴蝶算法的主要程序代码：

function [best_fitness, best_solution] = HSBSO(fhd, dim, N, ub, lb, maxFEs)
% fhd: function handle
% dim: dimension of problem
% N: number of bats
% ub: upper bounds of variables, a vector of the length dim
% lb: lower bounds of variables, a vector of the length dim
% maxFEs: maximum number of fitness evaluations

% initialize parameters
t = 0;
r = 0.5;
A = 0.5;
gamma = 0.9;
pop = rand(N, dim) .* (ub - lb

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