my_cuckoo.rar_??????_优化算法_布谷鸟matlab_布谷鸟优化资源-CSDN文库

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148 浏览量 2022-07-14 23:05:57 上传评论收藏 2KB RAR 举报

布谷鸟优化算法（Cuckoo Search Algorithm，CSA）是一种自然启发式优化算法，源自生物界中的布谷鸟繁殖行为。布谷鸟通常会在其他鸟类的巢中产卵，以此来提高自己的后代存活率。在算法中，这种行为被转化为寻找最优解的过程，模拟了布谷鸟寻找巢穴（解决方案）和替换较差巢穴的行为。在这个"my_cuckoo.rar"压缩包中，包含了两个关键文件：`my_cuckoo.m`和`Rastrigin.m`。`my_cuckoo.m`是布谷鸟优化算法的核心实现，它可能包含了算法的主要逻辑，包括种群初始化、布谷鸟的运动规则、巢穴的质量评估以及对较差巢穴的替换策略。而`Rastrigin.m`文件很可能是用来测试和验证算法性能的测试函数，Rastrigin函数是一个常用的多模态优化问题，具有多个全局最小值和大量的局部最小值，是检验优化算法性能的良好基准。布谷鸟优化算法的基本步骤如下： 1. **初始化**: 创建一定数量的巢穴（解），每个巢穴代表一个潜在的解决方案，其位置随机分布在问题空间中。 2. **运动规则**: 每只布谷鸟（解）根据一定的规则移动到新的位置，这可能包括Lévy飞行（模拟长距离和短距离的随机搜索）或其他随机行走方式。 3. **质量评估**: 计算每个巢穴（解）的适应度，通常通过目标函数或成本函数来衡量。 4. **发现和替换**: 随机选择一些巢穴进行检查，如果发现较差的巢穴（即适应度低的解），则有概率用新产生的巢穴替换它。这一过程反映了布谷鸟替换寄生蛋的行为。 5. **迭代**: 重复以上步骤，直到达到预设的迭代次数或者满足停止条件（如适应度阈值、无改进次数等）。在`my_cuckoo.m`的改写版本中，作者可能对原始算法进行了简化，使得代码更易于理解和实现。简化可能体现在以下几个方面： - **代码结构**：将复杂的控制流和计算过程分解为更小、更明确的函数，提高可读性。 - **变量命名**：使用更直观的变量名来描述算法中的各个参数和状态，使代码含义更加清晰。 - **算法优化**：可能采用了更高效的策略来处理巢穴的更新和替换，例如改进的更新规则或更智能的判断标准。通过这个优化后的布谷鸟算法，用户可以解决各种优化问题，尤其是那些具有复杂多模态的优化问题，如工程设计、参数调优、机器学习模型的超参数选择等。对于初次接触布谷鸟优化算法的人来说，这个简化版的实现将是一个很好的起点，能够帮助他们快速理解和应用该算法。同时，对于经验丰富的开发者，这个版本也可能提供了一些新的思路，以便他们在实际项目中进一步优化和定制算法。

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my_cuckoo.rar （2个子文件）

my_cuckoo.m 4KB

Rastrigin.m 105B

%% 清空环境 clc clear clf %% 参数初始化 sizepop = 50; %种群规模 dim = 30; popmax = 2.048; popmin = -2.048; pa = 0.25; beta = 3/2; alpha = 0.01; maxgen = 100000; %进化次数 errgoal = 10e-10; sigma=(gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2)/(gamma((1+beta)/2)*beta*2^((beta-1)/2)))^(1/beta); %% Initializing variables %随机产生一个种群 pop = (popmax-popmin).*rand(sizepop,dim) + popmin.*ones(sizepop,dim); %计算适应度 myfunction = 'Rosenbrock'; fitness = feval(myfunction,pop); %Rastrigin,Griewank,Schwefel,Rosenbrock,Shaffer,Ackley,Sphere;Levy %% 个体极值和群体极值 iter = 1; pbest = pop; fpbest = fitness; %个体最佳适应度值 %环形拓朴结构 mpbest = pbest; mpbest(1:sizepop-1,:) = pbest(2:sizepop,:); mpbest(sizepop,:) = pbest(1,:); [bestfitness bestindex]=min(fpbest); gbest=pbest(bestindex,:); %全局最佳 fgbest=bestfitness; %全局最佳适应度值 meanpfit = zeros(1,maxgen); %占位 stgbest = zeros(1,maxgen); %占位 meanpfit(iter) = mean(fitness); stgbest(iter) = min(fitness); error = abs(meanpfit(iter) - stgbest(iter)); %绘图 figure(1) hold on plot(iter,meanpfit(iter),'ob',iter,stgbest(iter),'or'); title('最优个体适应度','fontsize',12); legend('平均值','最优值'); xlabel('迭代次数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12); %% 迭代寻优 while (iter < maxgen) && (error > errgoal) % 权重更新 iter = iter + 1; % Levy flights by Mantegna's algorithm u = randn(sizepop,dim)*sigma; v = randn(sizepop,dim); step = u./abs(v).^(1/beta); % when the solution is the best solution, it remains unchanged. matrgbest = repmat(gbest,sizepop,1); stepsize = alpha*step.*(pbest-matrgbest); % Now the actual random walks or flights pop = pbest + stepsize.*randn(sizepop,dim); pop(pop>popmax) = (popmax-popmin).*rand + popmin;%(popmax-popmin).*rand + popmin; pop(pop<popmin) = (popmax-popmin).*rand + popmin;%(popmax-popmin).*rand + popmin; % 适应度值更新 fitness = feval(myfunction,pop); % 修改每个粒子历史上的最优位置 changerows = fitness < fpbest; % 逻辑矩阵 pbest(changerows,:) = pop(changerows,:); fpbest(changerows) = fitness(changerows); % 修改个体粒子历史上的最优适应度 %随机游走 K = rand(sizepop,dim) > pa; stepsize = rand*(pbest(randperm(sizepop),:) - pbest(randperm(sizepop),:)); pop = pbest + stepsize.*K; pop(pop>popmax) = (popmax-popmin).*rand + popmin; pop(pop<popmin) = (popmax-popmin).*rand + popmin; % 适应度值更新 fitness = feval(myfunction,pop); % 修改每个粒子历史上的最优位置 changerows = fitness < fpbest; % 逻辑矩阵 pbest(changerows,:) = pop(changerows,:); fpbest(changerows) = fitness(changerows); % 修改个体粒子历史上的最优适应度 %环形拓朴结构 mpbest(1:sizepop-1,:) = pbest(2:sizepop,:); mpbest(sizepop,:) = pbest(1,:); % 修改种群全局最优粒子 [bestfitness bestindex] = min(fpbest); gbest = pbest(bestindex,:); fgbest = bestfitness; % 记录每次迭代平均和最优适应度 meanpfit(iter) = mean(fpbest); stgbest(iter) = min(fpbest); error = abs(meanpfit(iter) - stgbest(iter)); %绘图 if mod(iter,500)==0 plot(iter,meanpfit(iter),'ob',iter,stgbest(iter),'or'); drawnow; end end %% 结果分析 disp('gbest is:') fprintf(' %8.4e \n',gbest') disp('fgbest is:') fprintf('%8.4e \n',fgbest)