旗鱼优化(SFO)算法附matlab代码

最新推荐文章于 2025-03-16 15:04:22 发布

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文章介绍了旗鱼优化算法（SFO），一种受旗鱼捕食行为启发的优化算法，详细阐述了算法的基本步骤，包括个体表示、种群初始化、行为模拟、适应度评估等，并提供了部分代码示例。此外，提到了算法在解决各种优化问题中的应用，如连续优化、离散优化等，同时指出算法性能依赖于参数设置和问题建模。

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⛄ 内容介绍

旗优化算法（Sailfish Optimization, SFO）是一种启发式优化算法，灵感来自于旗鱼的捕食行为和群体协作。旗鱼是一种快速和协作的海洋鱼类，通过捕食行为展示出了高效的搜索和追逐目标的能力。

以下是旗鱼优化算法的基本步骤：

个体表示：将待优化问题转化为一个个体的表示形式，通常使用向量或数组来表示个体的解。
种群初始化：随机生成一定数量的个体作为初始种群。每个个体对应一个可能的解。
旗鱼行为模拟：模拟旗鱼的搜索和追逐目标行为。每个个体被视为一个旗鱼，并根据当前的解进行搜索和调整位置。
适应度评估：对每个个体计算适应度值，用于评估其优劣。适应度函数根据具体问题设定，可以是目标函数的值，也可以是其他评估指标。
旗鱼位置更新：根据旗鱼行为模拟的结果，更新旗鱼的位置。可以使用迭代公式来更新位置，以便更好地接近目标。
旗鱼群体协作：通过旗鱼之间的交流和协作来提高搜索效率。可以引入一些策略，如信息共享、领导者选择等。
终止条件判断：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数、满足特定目标等），判断是否结束算法。如果未满足终止条件，则返回步骤4；否则，进入下一步。
最优解提取：从旗鱼群体中选择适应度最好的旗鱼作为最优解。

旗鱼优化算法通过模拟旗鱼的捕食行为和群体协作，具有较强的全局搜索和优化能力。该算法在解决连续优化问题、离散优化问题以及组合优化问题等方面都有应用。然而，算法的性能受到参数设置和问题建模的影响，需要根据具体问题进行调整和优化。

⛄ 部分代码

% This function draws the benchmark functionsfunction func_plot(func_name)[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(func_name);switch func_name     case 'F1'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]            case 'F2'         x=-100:2:100; y=x; %[-10,10]            case 'F3'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]            case 'F4'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]    case 'F5'         x=-200:2:200; y=x; %[-5,5]    case 'F6'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]    case 'F7'         x=-1:0.03:1;  y=x;  %[-1,1]    case 'F8'         x=-500:10:500;y=x; %[-500,500]    case 'F9'         x=-5:0.1:5;   y=x; %[-5,5]        case 'F10'         x=-20:0.5:20; y=x;%[-500,500]    case 'F11'         x=-500:10:500; y=x;%[-0.5,0.5]    case 'F12'         x=-10:0.1:10; y=x;%[-pi,pi]    case 'F13'         x=-5:0.08:5; y=x;%[-3,1]    case 'F14'         x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]    case 'F15'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F16'         x=-1:0.01:1; y=x;%[-5,5]    case 'F17'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F18'         x=-5:0.06:5; y=x;%[-5,5]    case 'F19'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F20'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]            case 'F21'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F22'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]         case 'F23'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]  end        L=length(x);f=[];for i=1:L    for j=1:L        if strcmp(func_name,'F15')==0 && strcmp(func_name,'F19')==0 && strcmp(func_name,'F20')==0 && strcmp(func_name,'F21')==0 && strcmp(func_name,'F22')==0 && strcmp(func_name,'F23')==0            f(i,j)=fobj([x(i),y(j)]);        end        if strcmp(func_name,'F15')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);        end        if strcmp(func_name,'F19')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0]);        end        if strcmp(func_name,'F20')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0,0,0]);        end               if strcmp(func_name,'F21')==1 || strcmp(func_name,'F22')==1 ||strcmp(func_name,'F23')==1            f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);        end              endendsurfc(x,y,f,'LineStyle','none');end