【蛇群算法】多策略的蛇群算法ISO附matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 蛇群算法简介

蛇群算法（Snake Swarm Optimization，简称SSO）是一种受蛇群捕食行为启发的优化算法。它最早由台湾学者王政杰和李国雄于2004年提出。蛇群算法模拟了蛇群在捕食过程中，通过感知周围环境，调整自己的位置和方向，最终捕获猎物的行为。

蛇群算法是一种基于种群的优化算法，它将种群中的每个个体视为一条蛇。每条蛇都有自己的位置和方向，它们会根据周围环境的信息，调整自己的位置和方向，以找到最优解。

2. 多策略的蛇群算法ISO

多策略的蛇群算法ISO（Multi-strategy Snake Swarm Optimization，简称ISO）是在蛇群算法的基础上发展而来的。ISO算法采用了多种策略来提高蛇群算法的性能。

ISO算法的主要策略包括：

• 感知范围调整策略： ISO算法允许蛇群算法中的蛇调整自己的感知范围。当蛇群算法中的蛇发现自己处于一个局部最优解附近时，它会扩大自己的感知范围，以找到新的最优解。

• 方向调整策略： ISO算法允许蛇群算法中的蛇调整自己的方向。当蛇群算法中的蛇发现自己正在朝着一个局部最优解移动时，它会改变自己的方向，以避免陷入局部最优解。

• 合作策略： ISO算法允许蛇群算法中的蛇之间进行合作。当蛇群算法中的蛇发现自己无法找到最优解时，它会向其他蛇请求帮助。其他蛇会根据自己的信息，帮助该蛇找到最优解。

3. ISO算法的性能

ISO算法的性能已经得到了广泛的验证。在许多优化问题上，ISO算法都表现出了优异的性能。

ISO算法的性能优势主要体现在以下几个方面：

• 收敛速度快： ISO算法的收敛速度很快。在许多优化问题上，ISO算法只需要很少的迭代次数就可以找到最优解。

• 鲁棒性强： ISO算法的鲁棒性很强。它对初始解的质量不敏感，并且能够找到许多优化问题的全局最优解。

• 易于实现： ISO算法很容易实现。它只需要很少的代码就可以实现，并且可以很容易地应用到不同的优化问题上。

4. ISO算法的应用

ISO算法已经成功地应用到了许多不同的优化问题上，包括：

• 函数优化： ISO算法可以用来优化各种函数。

• 组合优化： ISO算法可以用来优化各种组合问题，如旅行商问题、背包问题等。

• 工程优化： ISO算法可以用来优化各种工程问题，如结构优化、参数优化等。

• 经济优化： ISO算法可以用来优化各种经济问题，如投资组合优化、资源配置优化等。

为了增强Snake Optimizer的性能，我们提出了一个具有多策略增强的改进版本，简称ISO。ISO融合了多种新颖的增强策略，包括初始算法阶段的多策略混沌系统（MSCS）、探索阶段的反捕食者策略（APS）以及开发阶段的双向种群进化动力学（BPED）。

📣 部分代码

%___________________________________________________________________%%  Snake Optimizer (SO) source codes version 1.0                    %%                                                                   %%  Developed in MATLAB R2021b                                       %%                                                                   %%  Author and programmer:  Fatma Hashim & Abdelazim G. Hussien      %%                                                                   %%         e-Mail: fatma_hashim@h-eng.helwan.edu.eg                  %%                 abdelazim.hussien@liu.se                          %%                 aga08@fayoum.edu.eg                               %%                                                                   %%                                                                   %%   Main paper: Fatma Hashim & Abdelazim G. Hussien                 %%               Knowledge-based Systems                             %%               in press,                                           %%               DOI: 10.1016/j.knosys.2022.108320                   %%                                                                   %%___________________________________________________________________%function [Xfood, fval,gbest_t] = SO(N,T,lb,ub,dim,fobj)%initial vec_flag=[1,-1];Threshold=0.25;Thresold2= 0.6;C1=0.5;C2=.05;C3=2;X=lb+rand(N,dim)*(ub-lb);for i=1:N fitness(i)=feval(fobj,X(i,:));   end​​[GYbest, gbest] = min(fitness);Xfood = X(gbest,:);%Diving the swarm into two equal groups males and femalesNm=round(N/2);%eq.(2&3)Nf=N-Nm;Xm=X(1:Nm,:);Xf=X(Nm+1:N,:);fitness_m=fitness(1:Nm);fitness_f=fitness(Nm+1:N);[fitnessBest_m, gbest1] = min(fitness_m);Xbest_m = Xm(gbest1,:);[fitnessBest_f, gbest2] = min(fitness_f);Xbest_f = Xf(gbest2,:);for t = 1:T​​    Temp=exp(-((t)/T));  %eq.(4)  Q=C1*exp(((t-T)/(T)));%eq.(5)    if Q>1        Q=1;    end    % Exploration Phase (no Food)if Q<Threshold    for i=1:Nm        for j=1:1:dim            rand_leader_index = floor(Nm*rand()+1);            X_randm = Xm(rand_leader_index, :);            flag_index = floor(2*rand()+1);            Flag=vec_flag(flag_index);            Am=exp(-fitness_m(rand_leader_index)/(fitness_m(i)+eps));%eq.(7)            Xnewm(i,j)=X_randm(j)+Flag*C2*Am*((ub-lb)*rand+lb);%eq.(6)        end    end    for i=1:Nf        for j=1:1:dim            rand_leader_index = floor(Nf*rand()+1);            X_randf = Xf(rand_leader_index, :);            flag_index = floor(2*rand()+1);            Flag=vec_flag(flag_index);            Af=exp(-fitness_f(rand_leader_index)/(fitness_f(i)+eps));%eq.(9)            Xnewf(i,j)=X_randf(j)+Flag*C2*Af*((ub-lb)*rand+lb);%eq.(8)        end    endelse %Exploitation Phase (Food Exists)    if Temp>Thresold2  %hot        for i=1:Nm            flag_index = floor(2*rand()+1);            Flag=vec_flag(flag_index);            for j=1:1:dim                Xnewm(i,j)=Xfood(j)+C3*Flag*Temp*rand*(Xfood(j)-Xm(i,j));%eq.(10)            end        end        for i=1:Nf            flag_index = floor(2*rand()+1);            Flag=vec_flag(flag_index);            for j=1:1:dim                Xnewf(i,j)=Xfood(j)+Flag*C3*Temp*rand*(Xfood(j)-Xf(i,j));%eq.(10)            end        end    else %cold        if rand>0.6 %fight            for i=1:Nm                for j=1:1:dim                    FM=exp(-(fitnessBest_f)/(fitness_m(i)+eps));%eq.(13)                    Xnewm(i,j)=Xm(i,j) +C3*FM*rand*(Q*Xbest_f(j)-Xm(i,j));%eq.(11)                                    end            end            for i=1:Nf                for j=1:1:dim                    FF=exp(-(fitnessBest_m)/(fitness_f(i)+eps));%eq.(14)                    Xnewf(i,j)=Xf(i,j)+C3*FF*rand*(Q*Xbest_m(j)-Xf(i,j));%eq.(12)                end            end        else%mating            for i=1:Nm                for j=1:1:dim                    Mm=exp(-fitness_f(i)/(fitness_m(i)+eps));%eq.(17)                    Xnewm(i,j)=Xm(i,j) +C3*rand*Mm*(Q*Xf(i,j)-Xm(i,j));%eq.(15                end            end            for i=1:Nf                for j=1:1:dim                    Mf=exp(-fitness_m(i)/(fitness_f(i)+eps));%eq.(18)                    Xnewf(i,j)=Xf(i,j) +C3*rand*Mf*(Q*Xm(i,j)-Xf(i,j));%eq.(16)                end            end            flag_index = floor(2*rand()+1);            egg=vec_flag(flag_index);            if egg==1;                [GYworst, gworst] = max(fitness_m);                Xnewm(gworst,:)=lb+rand*(ub-lb);%eq.(19)                [GYworst, gworst] = max(fitness_f);                Xnewf(gworst,:)=lb+rand*(ub-lb);%eq.(20)            end        end    endend    for j=1:Nm         Flag4ub=Xnewm(j,:)>ub;         Flag4lb=Xnewm(j,:)<lb;        Xnewm(j,:)=(Xnewm(j,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;        y = feval(fobj,Xnewm(j,:));        if y<fitness_m(j)            fitness_m(j)=y;            Xm(j,:)= Xnewm(j,:);        end    end        [Ybest1,gbest1] = min(fitness_m);        for j=1:Nf         Flag4ub=Xnewf(j,:)>ub;         Flag4lb=Xnewf(j,:)<lb;        Xnewf(j,:)=(Xnewf(j,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;        y = feval(fobj,Xnewf(j,:));        if y<fitness_f(j)            fitness_f(j)=y;            Xf(j,:)= Xnewf(j,:);        end    end        [Ybest2,gbest2] = min(fitness_f);        if Ybest1<fitnessBest_m        Xbest_m = Xm(gbest1,:);        fitnessBest_m=Ybest1;    end    if Ybest2<fitnessBest_f        Xbest_f = Xf(gbest2,:);        fitnessBest_f=Ybest2;            end    if Ybest1<Ybest2        gbest_t(t)=min(Ybest1);    else        gbest_t(t)=min(Ybest2);            end    if fitnessBest_m<fitnessBest_f        GYbest=fitnessBest_m;        Xfood=Xbest_m;    else        GYbest=fitnessBest_f;        Xfood=Xbest_f;    end    endfval = GYbest;end​​​​​​

⛳️ 运行结果

5. 结论

ISO算法是一种性能优异的优化算法。它具有收敛速度快、鲁棒性强、易于实现等优点。ISO算法已经成功地应用到了许多不同的优化问题上，并且取得了良好的效果。

🔗 参考文献

[1] 黄从智,李卓勇.一种基于改进多目标蛇群优化算法的超超临界机组协调控制系统节能优化方法.CN202211171667.9[2024-01-23].

[2] 刘贝贝,王道炅,刘小渲.基于蛇群优化算法和CNN算法的人工林病虫害识别方法:202310591625[P][2024-01-23].

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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