果蝇优化算法MATLAB实现

最新推荐文章于 2025-09-28 02:20:08 发布

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#果蝇算法 #MATLAB #群智能算法 #测试函数 #寻优

本文详细介绍了果蝇优化算法的原理和步骤，并提供了MATLAB实现的程序设计，包括嗅觉和视觉搜索过程。通过测试SumSquare函数，展示了算法的寻优效果，结果表明算法能有效收敛于最优值。此外，还提供了其他测试函数模板及参考资料链接。

果蝇优化算法--Matlab实现

1果蝇优化算法原理介绍

果蝇是一种广泛存在于温带和热带地区的昆虫,具有优于其他物种的嗅觉和视觉能力. 在寻找食物时,果蝇个体先利用自身嗅觉器官嗅到食物的气味,并向周围的果蝇发送气味信息,或者从周围的果蝇接收气味信息;之后果蝇利用其视觉器官,通过比较得出当前群体中收集到最好气味信息的果蝇位置,群体中的其他果蝇均飞向该位置,并继续展开搜索. 图 1展示了果蝇群体搜索食物的简要过程.
果蝇优化算法图

1.1步骤分析

根据果蝇群体觅食的行为特点,标准 FOA寻优
大致分为以下几个步骤.
Step 1:初始化.
设置种群规模(popsize),最大迭代次数(maxgen),果蝇群体位置范围(LR)和果蝇的单次飞行范围(FR)等相关参数值. 果蝇群体中每个个体的位置信息由其对应的(X; Y )二维坐标给出,其初始位置由下面的公式定义:

$\left \ X_a_x_i_s=rand(LR) \right.$
$Y_a_x_i_s=rand(LR)$

Step 2:嗅觉搜索过程.
Step 2.1:当群体中的每一只果蝇利用其嗅觉搜索时,赋予它一个随机的飞行方向和距离. 果蝇个体 i 新的位置由下式给出:
$X_i=X_a_x_i_s+rand(FR)$

$Y_i=Y_a_x_i_s+rand(FR)$

Step 2.2:因为食物味道的来源位置是未知的,因此先利用下式计算果蝇个体距离原点的距离DISTi:
$Dist_i=\sqrt{X_i^{2}+Y_i^{2}}$

然后通过下式计算其味道浓度判定值Si:
$S_i=1/Dist_i$

Step 2.3:通过下式计算当前群体中每个果蝇个体的味道浓度值Smelli:

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