1 简介

树种优化算法( TSA)是一种新兴的智能优化算法，是 2015 年由 Kiran 提出的，算法的思想是模拟大自然树木生长繁衍的过程。树种优化算法的结构简单，寻优能力较强，在彩色图像多阈值分割、短期电力负荷预测和结构损伤识别等领域中应用都获得了较好的效果。

【优化算法】基于树种优化算法求解单目标优化问题附matlab代码_无人机

【优化算法】基于树种优化算法求解单目标优化问题附matlab代码_参考文献_02

2 部分代码


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clear all 

clc

SearchAgents=30; 

Fun_name='F1';  

Max_iterations=1000; 

[lowerbound,upperbound,dimension,fitness]=fun_info(Fun_name);

[Best_score,Best_pos,TSA_curve]=tsa(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness);



figure('Position',[400 400 560 190])


subplot(1,2,1);

func_plot(Fun_name);

title('Objective space')

xlabel('x_1');

ylabel('x_2');

zlabel([Fun_name,'( x_1 , x_2 )'])


subplot(1,2,2);

plots=semilogx(TSA_curve,'Color','g');

set(plots,'linewidth',2)

hold on

title('Objective space')

xlabel('Iterations');

ylabel('Best score');


axis tight

grid on

box on

legend('TSA')


display(['The best solution obtained by TSA is : ', num2str(Best_pos)]);

display(['The best optimal value of the objective funciton found by TSA is : ', num2str(Best_score)]);



3 仿真结果

【优化算法】基于树种优化算法求解单目标优化问题附matlab代码_无人机_03

4 参考文献

[1]张小萍. 求解0-1背包问题的改进树种优化算法[J]. 重庆科技学院学报:自然科学版, 2021, 23(5):5.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。

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