基于Sobol凸偷镜成像水波动态自适应因子改进黑猩猩算法SLWCHOA提供23个基准函数对比与秩和检验附Matlab代码

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🔥 内容介绍

针对黑猩猩优化算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等缺陷，提出了混合改进策略的黑猩猩优化算法(SLWChOA)。首先，利用Sobol序列初始化种群，增加种群的随机性和多样性，为算法全局寻优奠定基础；其次，引入基于凸透镜成像的反向学习策略，将其应用到当前最优个体上产生新的个体，提高算法的收敛精度和速度；同时，将水波动态自适应因子添加到攻击者位置更新处，增强算法跳出局部最优的能力；最后，通过10个基准测试函数、Wilcoxon秩和检验以及部分CEC2014函数进行仿真实验来评价改进算法的寻优性能，实验结果表明所提算法在寻优精度、收敛速度和鲁棒性上均较对比算法有较大提升。另外，通过一个机械优化设计实验进行测试分析，进一步验证SLWChOA的可行性和适用性。

📣 部分代码

ttt = zeros(100,1); for o = 1:5ticI=imread('lena.jpg');J=rgb2gray(I);%如果是彩色图像要加此句，但去掉下面一句%J=I;[a,b]=size(J);figure(1)imshow(J)[p,x]=imhist(J,256);  %I为灰度的输入图像，n为指定的灰度级数目figure(2)plot(p);title('灰度直方图')xlabel('灰度值')ylabel('像素点个数')L=x';LP=p'/(a*b);n=256 c1=2;   %参数，两个学习因子c2=2;wmax=0.9;%最大权重wmin=0.4;%最小G=100;%迭代次数M=20;   %总群数X=min(L)+fix((max(L)-min(L))*rand(1,M));V=min(L)+(max(L)-min(L))*rand(1,M);m=0;for i=1:1:n    m=m+L(i)*LP(i);end​      for j=1:1:b          if J(i,j)>gbest1              J(i,j)=250;          else              J(i,j)=0;          end      end  end   kk=1:1:G;   gbest1  figure(3)  imshow(J)  ttt(o) = toc; figure(4) plot(kk,GG) title('最优适应度')  fn = ['myfig' num2str(o) '.jpg'];saveas(gcf,fn);end​​​​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合