基于象鼻虫优化算法求解单目标无约束问题并可视化分析

基于象鼻虫优化算法求解单目标无约束问题并可视化分析

在本文中，将介绍一种基于象鼻虫优化算法（WDOA）的方法来解决单目标无约束问题，并且提供附带Matlab代码的可视化分析。

首先，让我们了解一下什么是“象鼻虫优化算法”。这是一种启发式优化算法，受到象鼻虫在寻找食物时的行为启发而得名。在该算法中，每个象鼻虫代表一个潜在解决方案，并且它们通过移动和相互交流位置来搜索最优解。

接下来，我们将使用WDOA算法解决单目标无约束问题。具体而言，我们将优化以下函数：

f(x) = x^2 - 5x

首先，我们需要定义WDOA算法的参数：

pop_size = 10; % 种群大小
max_gen = 100; % 最大迭代次数
c1 = 0.5; % 学习因子1
c2 = 0.5; % 学习因子2
wmin = 0.2; % 最小惯性权重
wmax = 1.0; % 最大惯性权重
max_v = 1.0; % 最大速度

然后，我们可以定义初始种群和变量范围：

pop = rand(pop_size, 1) * 10 - 5; % 初始种群
v = zeros(pop_size, 1); % 初始速度
pbest = pop; % 个体最优解
gbest = pbest(1); % 全局最优解
for i = 2:pop_size
if f(pbest(i)) < f(gbest)
gbest = pbest(i);
end
end
xmin = -5; % x的最小值
xmax = 5; % x的最大值

接