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飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization,MFO)是一种基于自然界飞蛾行为的群体智能优化算法。该算法由 Seyedali Mirjalili 于 2015 年提出,灵感来自于飞蛾在夜间导航时会被光源吸引的行为。飞蛾扑火算法通过模拟飞蛾绕着火焰(光源)螺旋飞行的轨迹,寻找最优解。
初始化飞蛾群体的位置
计算飞蛾群体的适应度值
初始化火焰的位置和适应度值
while (未达到最大迭代次数)
根据当前火焰更新飞蛾的位置
计算飞蛾的新适应度值
更新火焰的位置和适应度值
记录当前迭代的最优适应度值
迭代计数器加1
end while
%% 定义算法参数 N=50;%种群规模 Max_iteration=50;%最大迭代代数 lb=-0.5;%下限 ub=0.5;%上限 %初始化飞蛾的位置 Moth_pos=initialization(N,dim,ub,lb); Convergence_curve=zeros(1,Max_iteration); Iteration=1; tic; while Iteration<Max_iteration+1 % 公式 Flame_no=round(N-Iteration*((N-1)/Max_iteration)); for i=1:size(Moth_pos,1) %检查飞蛾是否不在搜索空间 Flag4ub=Moth_pos(i,:)>ub; Flag4lb=Moth_pos(i,:)<lb; Moth_pos(i,:)=(Moth_pos(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb; % 计算适应度函数 X=Moth_pos(i,:); Moth_fitness(1,i)=Objfun1(X,P_train,T_train,hiddennum,P_test,T_test); % Moth_fitness(1,i)=fobj(Moth_pos(i,:)); end if Iteration==1 % 对第一批飞蛾进行分类 [fitness_sorted I]=sort(Moth_fitness); sorted_population=Moth_pos(I,:); % 更新 best_flames=sorted_population; best_flame_fitness=fitness_sorted; else % 排序 double_population=[previous_population;best_flames]; double_fitness=[previous_fitness best_flame_fitness]; [double_fitness_sorted I]=sort(double_fitness); double_sorted_population=double_population(I,:); fitness_sorted=double_fitness_sorted(1:N); sorted_population=double_sorted_population(1:N,:); % 更新 best_flames=sorted_population; best_flame_fitness=fitness_sorted; end % 更新目前获得的最佳火焰位置 Best_flame_score=fitness_sorted(1); Best_flame_pos=sorted_population(1,:); previous_population=Moth_pos; previous_fitness=Moth_fitness; % a从-1到-2线性递减 a=-1+Iteration*((-1)/Max_iteration); 未完... end
代码解释:
初始化:
主循环:
收敛判断:
通过这些步骤,飞蛾扑火算法能够有效地搜索全局最优解,并且在多种优化问题中表现良好。
Seyedali Mirjalili, Moth-flame optimization algorithm: A novel nature-inspired heuristic paradigm, Knowledge-Based Systems,
Volume 89, 2015.
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