MATLAB实现磷虾算法(Krill herd algorithm)

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_iK_j 分别是第 i 个和第 j 个磷虾的适应度值,X_iX_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

相关推荐

  1. 蝴蝶算法优化 Matlab 实现

    2024-06-11 08:52:08       33 阅读
  2. 频域图像增强算法Matlab实现

    2024-06-11 08:52:08       37 阅读
  3. MATLAB实现随机森林回归算法

    2024-06-11 08:52:08       30 阅读
  4. 路径优化算法 | A*算法及其Matlab实现

    2024-06-11 08:52:08       13 阅读

最近更新

  1. WDF驱动开发-I/O请求的处理(四)

    2024-06-11 08:52:08       0 阅读
  2. Flask-RQ

    2024-06-11 08:52:08       0 阅读
  3. 《 Python趣味编程 | 从入门到就业》专栏介绍

    2024-06-11 08:52:08       0 阅读
  4. SpaTracker&CoTracker 环境配置

    2024-06-11 08:52:08       0 阅读
  5. oracle中使用临时表GLOBAL TEMPORARY TABLE

    2024-06-11 08:52:08       0 阅读
  6. python调用SDK的问题

    2024-06-11 08:52:08       0 阅读
  7. Python笔记 - 正则表达式

    2024-06-11 08:52:08       0 阅读
  8. 搭建Conda虚拟环境让python程序脚本更干净

    2024-06-11 08:52:08       0 阅读
  9. React@16.x(31)useLayoutEffect

    2024-06-11 08:52:08       0 阅读

热门阅读

  1. xgboost导出为pmml模型包

    2024-06-11 08:52:08       4 阅读
  2. 回溯算法练习题(2024/6/10)

    2024-06-11 08:52:08       4 阅读
  3. 28.找零

    28.找零

    2024-06-11 08:52:08      3 阅读
  4. Kubernetes学习总结知识点汇总

    2024-06-11 08:52:08       3 阅读
  5. hw meta10 adb back up DCIM

    2024-06-11 08:52:08       6 阅读
  6. 【Spring Boot】过滤敏感词的两种实现

    2024-06-11 08:52:08       4 阅读
  7. 鼠标侧键映射虚拟桌面切换 —— Win11

    2024-06-11 08:52:08       4 阅读
  8. YOLOv5的predict.py逐句讲解(学习笔记)

    2024-06-11 08:52:08       4 阅读
  9. 递归

    递归

    2024-06-11 08:52:08      6 阅读
  10. OpenZeppelin Ownable合约 怎么使用

    2024-06-11 08:52:08       3 阅读