MATLAB实现磷虾算法(Krill herd algorithm)

2024-06-11 08:52:08
开发
21

1.算法介绍

磷虾算法（Krill Herd Algorithm, KH）是一种基于生物启发的优化算法，其原理模拟了南极磷虾（Euphausia superba）群体的聚集行为。该算法旨在通过模拟磷虾个体间的相互作用、觅食行为和随机扩散，来解决优化问题。

磷虾算法的详细步骤和公式如下：

算法步骤：

(1)设置算法参数

(2)初始化：设置磷虾个体的初始位置和数量，以及算法参数如迭代次数、惯性权重等。

(3)计算磷虾的目标值：根据磷虾个体的位置计算对应的目标函数。

(4)更新位置：根据三个主要因素更新磷虾个体的位置：诱导运动(根据其他磷虾的位置)、觅食活动和物理扩散。

位置更新公式：

$dX_i/dt = N_i + F_i + D_i$

其中， $dX_i/dt$ 表示第 i 个磷虾个体位置随时间的变化率， $N_i$ 是由其他磷虾个体引起的运动， $F_i$ 是觅食运动， $D_i$ 是物理扩散。

诱导运动

公式：

$N^{new}_i = N_{max} * \alpha_i + x_n * N^{old}_i$

$\alpha_i=\alpha^{local}_i+\alpha^{target}_i$

$\alpha^{local}_i=\sum_{j=1}^{NN} \widehat{K}_{ij} \widehat{X}_{ij}$

$\widehat{X_{ij}}=\frac{X_{j}-X_{i}}{\left | X_{j}-X_{i} \right |+\varepsilon }$

$\widehat{K}_{ij}=\frac{K_{i}-K_{j}}{K^{worst}-K^{best}}$

$d_{s,i}=\frac{1}{5}\sum^N_{j=1}\left | X_{i}-X_{j} \right |$

$\alpha^{target}_i=C_{best}\widehat{K}_{i,best}\widehat{X}_{i,best}$

$C_{best}=2(rand+\frac{I}{I_{max}})$

其中， $N_{max}$ 是最大诱导速度， $a_i$ 是方向向量，由局部群密度效应、目标群密度效应和排斥群密度效应决定， $x_n$ 是惯性权重， $N^{old}_i$ 是上一次诱导运动，NN 是邻居数量， $K_i$ 和 $K_j$ 分别是第 i 个和第 j 个磷虾的适应度值， $X_i$ 和 $X_j$ 是它们的位置，ε 是一个小正数以避免分母为零。

觅食运动

$F_{i}=V_f \beta_i+\omega_f F^{old}_i$

其中

$\beta_i=\beta^{food}_i+\beta^{best}_i$

物理扩散

$D_i=D^{max}\delta$

主要流程如下:

2.MATLAB主程序如下:

完整代码: https://download.csdn.net/download/corn1949/89418674

3.程序结果

rumtime_kha =

1.9101315

磷虾算法优化得到的最优目标函数值

bestValue_kha =

1.03716924579613e-05

磷虾算法优化得到的最优编码

bestChrom_kha =

1 至 6 列

0.499313168661702 0.49884562505192 0.499234054115937 0.497372403420735 0.499495870054095 0.50041813112517

7 至 10 列

0.499743261957305 0.499707162251561 0.500703479851935 0.500030064223029

完整代码: https://download.csdn.net/download/corn1949/89418674

原文地址:https://blog.csdn.net/corn1949/article/details/139579906 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1800330138911641600.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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