【智能优化算法-海马优化器】基于海马优化器求解单目标优化问题附matlab代码

该博客介绍了如何利用MATLAB R2018a实现海马优化器(SHO)解决单目标优化问题。代码详细展示了SHO的算法流程,并提供了F4测试函数的示例。博主还分享了运行结果,包括参数空间的可视化和收敛曲线,并讨论了算法的运行时间和最优解。此外,博客提及代码适用于多种优化问题,涉及智能优化算法、信号处理等领域。

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1 内容介绍

基于海马优化器求解单目标优化问题附matlab代码​

2 部分代码

%_______________________________________________________________________________________%

%  Sea-Horse optimizer (SHO)

%  Developed in MATLAB R2018a

%  optimization problems.

%  Applied Intelligence

%_______________________________________________________________________________________%

clear all 

clc

close all

popsize=30; % Number of search agents

Max_iter=100; % Maximum iteration

F_name='F4'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 2,3,4 in the paper)

[LB,UB,Dim,fobj]=BenchmarkFunctions(F_name);% Load details of the selected benchmark function

tic

[ObjectiveFitness,ObjectivePosition,Convergence_curve,Trajectories,fitness_history, population_history]=SHO(popsize,Max_iter,LB,UB,Dim,fobj);

time=toc;

figure('Position',[454   445   694   297]);

subplot(1,2,1);

func_plot(F_name);

title('Parameter space')

xlabel('x_1');

ylabel('x_2');

zlabel([F_name,'( x_1 , x_2 )'])

subplot(1,2,2);

semilogy(1:Max_iter,Convergence_curve,'color','r','linewidth',2.5);

title('Convergence curve');

xlabel('Iteration');

ylabel('Best score obtained so far')

display(['The running time is:', num2str(time)]);

display(['The best solution obtained by SHO is : ', num2str(ObjectiveFitness)]);

display(['The best optimal sea horse of the objective funciton found by SHO is : ', num2str(ObjectivePosition)]);

3 运行结果

4 参考文献

博主简介:擅长智能优化算法神经网络预测信号处理元胞自动机图像处理路径规划无人机雷达通信无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

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