【智能优化算法】基于扇区搜索机制的果蝇优化算法求解单目标优化问题附matlab代码

该文针对果蝇算法在解决高维问题时存在的收敛不稳定和精度低的问题，提出了扇区搜索机制。通过将传统搜索方式替换为扇区搜索，使得果蝇群体飞行方向更加均匀，提高了算法的收敛稳定性和精度。实验结果在6个经典测试函数上验证了该方法的有效性，并展示了其在优化算法再优化中的潜力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 简介

针对传统果蝇算法（ＦＯＡ）搜索方向不均匀导致算法求解高维问题时收敛稳定性差和收敛精度低的问题，对果蝇算法的搜索机制进行研究，用扇区搜索机制替代传统搜索机制产生新型果蝇算法（ＳＳ－ＦＯＡ）。分析果蝇群搜索机制对果蝇飞行方向的影响，提出扇区搜索机制；提出再优化概念，将扇区搜索机制用于参考文献中优化算法再优化。对６个经典测试函数的实验结果表明，扇区搜索机制可用于果蝇优化算法再优化，有效提高被优化算法的收敛精度和稳定性。

果蝇算法通过模拟果蝇两种觅食行为寻找全局最优解。嗅觉搜索：果蝇会在空间中捕捉气味并逼近气味源；视觉搜索：果蝇个体之间相互交流，记录最优位置设为种群坐标，其余果蝇通过视觉搜索向种群坐标靠近。

为了避免因果蝇群搜索不均匀所导致果蝇飞行方向单一的问题，提出一种均匀的果蝇群搜索机制。首先将以种群坐标为中心，搜索步长为半径的虚拟圆划分成多个扇区。再使每个果蝇都沿着属于自己的扇区飞行，每个果蝇的飞行步长都为［０，Ｌ］的随机值，这样使果蝇飞向各个方向的概率相同。果蝇群只会向着味道浓度最大的方向前进，不会受到果蝇群分布不均匀的影响，从而提高算法的稳定性与收敛精度。

2 部分代码

%% FOA封装程序clc;clear allclose all%% 初始化参数maxgen=100; %最大迭代次数sizepop=50;dim=2;L=1;%% 初始化矩阵X_best=zeros(maxgen,dim);Y_best=zeros(maxgen,dim);Smell_best=zeros(1,maxgen);%% 初始化果蝇坐标；X_axis=10*rand(1,dim);Y_axis=10*rand(1,dim);%% 生成果蝇群[Si,X,Y]=gengrate_foa(X_axis,Y_axis,sizepop,dim,L);%% 寻找最优个体[BestSmell,Index]=find_Schaffer(Si);SmellBest=BestSmell;               %SmellBest为全局最优%% 取出最优个体的两个维度的X,Y坐标X_axis=X(Index,:);Y_axis=Y(Index,:);for g=1:maxgen    %% 生成果蝇群    [Si,X,Y]=gengrate_foa(X_axis,Y_axis,sizepop,dim,L);    %% 寻找最优个体    [BestSmell,Index]=find_Schaffer(Si);    if BestSmell<SmellBest        X_axis=X(Index,:);        Y_axis=Y(Index,:);            %更新极值        SmellBest=BestSmell;            end    Smell_best(g)=SmellBest;    X_best(g,:)=X_axis;    Y_best(g,:)=Y_axis;end%% 输出最终值SmellBest%% 绘制图像figure(1)plot(Smell_best,'b');title('最佳个体适应度值变化趋势')xlabel('迭代次数')ylabel('适应度值')img =gcf;  %获取当前画图的句柄print(img, '-dpng', '-r600', './img.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像