34、功能化种群规模磁优化算法与自组织细胞自动机研究

功能化种群规模磁优化算法与自组织细胞自动机研究

功能化种群规模磁优化算法（FSMOA）

在优化算法领域，种群规模是进化算法的一个关键参数。功能化种群规模磁优化算法（FSMOA）是一种新颖的算法，它通过独特的种群规模设置方式，在探索和利用之间取得了良好的平衡，有助于避免陷入局部最优解。

算法原理

• 种群规模函数 ：FSMOA使用了多种函数来确定种群规模，包括锯齿函数、反锯齿函数、三角函数、正弦函数和方形函数。这些函数具有不同的周期（T）和振幅（A），通过调整这些参数，可以改变种群规模的变化规律。
• 粒子运动计算 ：在“for”循环中，计算所有粒子的运动。粒子的速度和位置更新公式如下：
  [
  v_{t + 1}^{i_{j,k}} = \frac{F_{i_{j,k}}}{M_{i_{j,k}}} \times R(l_k, u_k)
  ]
  [
  x_{t + 1}^{i_{j,k}} = x_t^{i_{j,k}} + v_{t + 1}^{i_{j,k}}
  ]
  在算法的递减步骤中，粒子不会被删除，只是暂时离开种群；在递增步骤中，它们会重新回到种群。这种策略避免了随机插入粒子导致算法随机性过高，从而降低性能的问题，同时保留了较差粒子中的有用信息，以便在后续迭代中使用。
• 探索与利用循环 ：FSMOA的功能化种群规模具有两个循环，即探索循环和利用循环。
  • 探索循环 ：增加种群规模，通