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沙丁鱼优化算法(Sardine optimization algorithm,SOA)由Zhang HongGuang等人于2023年提出#xff0c;该算法模拟沙丁鱼的生存策略#xff0c;具有搜索能力强#xff0c;求解精度高等特点。
沙丁鱼主要以浮游生物为食#xff0c;这些生物包括细菌、腔肠…一、沙丁鱼优化算法
沙丁鱼优化算法(Sardine optimization algorithm,SOA)由Zhang HongGuang等人于2023年提出该算法模拟沙丁鱼的生存策略具有搜索能力强求解精度高等特点。
沙丁鱼主要以浮游生物为食这些生物包括细菌、腔肠动物、软体动物、原生动物、十足目、幼小藤壶、鱼卵、甲藻、桡足类等。沙丁鱼的季节饵料组成会随着水文条件的变化而改变。在上升流剧烈的时期饵料组成以浮游植物为主而在上升流微弱的时期饵料组成则以浮游动物为主。沙丁鱼是一种滤食动物它们通过鳃过滤海水捕获通过鳃的浮游生物。此外沙丁鱼拥有一双透镜眼这极大地提高了它们的视力和图像亮度因此它们能够利用视力追踪在水中过滤的猎物。除了像大多数鱼类一样借助快速的游动逃避捕食者外沙丁鱼还利用群体行为来躲避捕猎者。例如当遇到捕食沙丁鱼的海豚时沙丁鱼会聚成大群来对抗海豚的捕食。在没有外部威胁或障碍物时鱼群通常会聚成接近球形的形态以便协同躲避。 参考文献Zhang, H., Tang, M., Liu, Y. et al. Sardine Optimization Algorithm with Agile Locality and Globality Strategies for Real Optimization Problems. Arab J Sci Eng 48, 9787–9825 (2023). Sardine Optimization Algorithm with Agile Locality and Globality Strategies for Real Optimization Problems | SpringerLink
二、23个测试函数简介
23个测试函数简介
测试集23组基本测试函数简介及图像提供python代码_IT猿手的博客-CSDN博客 参考文献
[1] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102.
三、SOA求解23个测试函数
1部分代码
close all
clear ;
clc;
SearchAgents_no20; % 种群数量
Function_nameF1; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) 设定适应度函数
Max_iteration100; % Maximum numbef of iterations 设定最大迭代次数
% Load details of the selected benchmark function
[lb,ub,dim,fobj]Get_Functions_details(Function_name); %设定边界以及优化函数
%% Executing SOA algorithm
[BestIndividual,BestFitness,curve]SOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); %开始优化
figure
plot(curve,Color,r,linewidth,2.5)
title(Objective space)
xlabel(Iteration);
ylabel(Best score obtained so far);
axis tight
grid on
box on
legend(SOA)
display([The best solution obtained by SOA is , num2str(BestIndividual)]);
display([The best optimal value of the objective funciton found by SOA is , num2str(BestFitness)]);2部分结果 四、完整MATLAB代码
