【免费】MATLAB算法实战应用案例精讲-帝企鹅优化算法(AFO)-MATLAB实现源代码资源-CSDN文库

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《MATLAB算法实战应用案例精讲-帝企鹅优化算法(AFO)-MATLAB实现源代码》这个资源聚焦于一种基于生物启发式优化算法——帝企鹅优化算法（AFO），并结合MATLAB软件进行实际操作的讲解。这篇文章将详细介绍帝企鹅优化算法的基本原理、MATLAB实现过程以及在实际问题中的应用。帝企鹅优化算法（Adelie Penguin Optimization Algorithm, AFO）是模仿帝企鹅群体在极端环境下寻找食物的过程而设计的一种全局优化算法。该算法模拟了帝企鹅群体中的信息交流、避寒行为和搜索策略，具有良好的全局搜索能力和适应性。 1. **算法基本原理**： - **群体行为**：AFO中的每个个体代表一个可能的解决方案，这些个体在解空间中随机分布，形成群体。 - **信息交流**：个体间通过模拟帝企鹅间的距离感知和声音交流来分享信息，以改进各自的解决方案。 - **避寒策略**：在寒冷环境下，帝企鹅会聚集形成“企鹅球”以减少热量损失，这对应于算法中的局部最优避免策略，防止早熟收敛。 - **搜索策略**：个体通过随机游走和跟随最佳个体进行搜索，以探索解空间。 2. **MATLAB实现**： - **初始化**：在MATLAB环境中，首先需要初始化种群，包括个体数量、搜索范围、迭代次数等参数。 - **编码与解码**：将问题的解转换为适应度函数可以处理的数值形式，并将优化结果反向转换回实际问题的解。 - **评价函数**：定义目标函数或适应度函数，用于评估每个个体的优劣。 - **迭代过程**：按照AFO的规则更新个体的位置，包括信息交流、避寒和搜索步骤。 - **终止条件**：当达到预设的迭代次数或满足其他停止条件时，算法结束，返回最优解。 3. **应用案例**： - **工程优化**：如结构设计、电路布局、生产调度等问题，AFO可用于找到最优设计方案。 - **机器学习参数调优**：在模型训练中，AFO可以用来优化模型的超参数，提高模型性能。 - **复杂函数优化**：解决多峰、非线性和约束优化问题，AFO展现了其优势。 4. **MATLAB源代码解析**： - **主程序**：设置参数，调用AFO算法，显示结果。 - **AFO子函数**：包含初始化、位置更新、适应度计算等核心步骤。 - **可视化**：通过MATLAB的图形界面工具，可以直观展示算法运行过程和结果。 5. **注意事项**： - 参数调整：AFO的性能对参数敏感，如群体大小、迭代次数、学习因子等，需根据问题特性进行调整。 - 适应度函数设计：应确保适应度函数能够准确反映问题的目标。通过深入理解帝企鹅优化算法的原理，结合MATLAB的源代码，读者不仅可以掌握AFO的实现方法，还能学习到如何将这种优化算法应用于实际问题中，提升问题解决能力。

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MATLAB算法实战应用案例精讲-帝企鹅优化算法(AFO)-MATLAB实现源代码.rar （10个子文件）

MATLAB算法实战应用案例精讲-帝企鹅优化算法(AFO)-MATLAB实现源代码

benchmark functions

UpdateLog.txt 3KB

main1.m 4KB

AFO2.m 10KB

fitFCN_BX.m 93B

Get_Functions_details.m 6KB

checkX.m 125B

func_plot.m 4KB

AFO1.m 9KB

README.md 3KB

AFO3.m 7KB

# A-new-Nature-inspired-optimization-algorithm-AFO A new Nature-inspired optimization algorithm: Aptenodytes Forsteri Optimization algorithm (AFO) The code for the AFO algorithm and the use of the algorithm to solve the shifted classical benchmark functions. Update log. 2021.1.1 Version 1.0 All experiments of the paper are run based on this version, except for the experiments of running time. 2021.1.7 Version 1.1 The runtime experiments of the paper are based on this version Disadvantages of Version 1.0 (1) Too slow (2) The total number of evaluations is T*(N+m) after the catastrophe strategy is triggered, and m is the number of times the catastrophe strategy is triggered. However, this problem will not affect the results of this experiment because the maximum number of iterations of the experiment is 50, and the catastrophe strategy will basically not be triggered. Updated content of Version 1.1 (1) Optimization based on the advantages of MATLAB. The problem of too slow speed is solved. The core reason for the excessive slowness was that strategy 2 did not use matrix operations in version 1.0. Note1: In order to use matrix operations, this version updates all individuals of the population when using the third strategy, but calculates the fitness value only for those individuals that are eligible. The total number of evaluations is still T*N. Note2：If you want to rewrite this code in another language, we suggest you refer to AFO1. AFO2 is optimized for MATLAB and may not be suitable for your language. (2) After using the catastrophe strategy, the current iteration number +1,the total evaluation number reverts to T*N Author: Zhe Yang E-mail: 454170989@qq.com School:University of Manchester 更新日志： 1、2021.1.1 版本 1.0 论文所有的实验基于该版本运行，除运行时间的实验。 2、2021.1.7 版本 1.1 论文的运行时间实验基于该版本版本 1.0的缺点：（1）速度过慢（2）灾变策略触发后，总评价次数为T*(N+m)，m为灾变策略的触发次数。但是，该问题不会影响本实验的结果，因为实验最大迭代次数为50，灾变策略基本不会触发。更新内容：（1）基于MATLAB的优点，进行优化。解决了速度过慢的问题。速度过慢的原因是，(1)策略2在1.0版本中未使用矩阵运算。(2)在编程时使用了结构体，结构体的传递和操作严重减缓程序速度注1：为了使用矩阵运算，该版本在使用第三种策略时，对种群的全部个体进行更新，但仅对符合条件的个体，计算适应度值。总评价次数仍为T*N。注2: 减少了调用结构体的次数，如果最求更快的速度，可进一步改写程序，删除所有的结构体，直接传递变量（2）使用灾变策略后，当前迭代次数+1,总评价次数恢复为T*N 作者：杨喆邮箱：454170989@qq.com 学校：曼彻斯特大学

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