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⛄ 内容介绍
蝗虫算法( Grasshopper Optimization Algorithm，GOA ) 是 由 Saremi 等[1]于2017 年提出的一种元启发式仿生优化算法。具体原理如下：
⛄ 部分代码
cl；
清除;
关闭所有;
% 根据您的问题更改这些详细信息%%%%%%%%%%%%%%
目标函数=@ZDT1;
暗淡=5；
磅=0；
ub=1;
obj_no=2；
如果大小（ub，2）==1
ub=ones(1,dim)*ub;
磅=一个（1，暗淡）*磅；
结尾
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%
标志=0；
if (rem(dim,2)~=0)
昏暗=昏暗+1；
ub = [ub, 1];
磅 = [磅，0]；
标志=1；
结尾
max_iter=100；
N=200；
ArchiveMaxSize=100；
Archive_X=zeros(100,dim);
Archive_F=ones(100,obj_no)*inf;
Archive_member_no=0；
%初始化人工鲸鱼的位置
GrassHopperPositinotallow=初始化(N,dim,ub,lb);
目标位置=零（暗淡，1）；
TargetFitness=inf*ones(1,obj_no);
cMax=1；
cMin=0.00004；
%计算初始蚱蜢的适应度
对于 iter=1:max_iter
对于 i=1:N
Archive_mem_ranks=RankingProcess(Archive_F, ArchiveMaxSize, obj_no);
[Archive_X, Archive_F, Archive_mem_ranks, Archive_member_no]=HandleFullArchive(Archive_X, Archive_F, Archive_member_no, Archive_mem_ranks, ArchiveMaxSize);
别的
Archive_mem_ranks=RankingProcess(Archive_F, ArchiveMaxSize, obj_no);
结尾
Archive_mem_ranks=RankingProcess(Archive_F, ArchiveMaxSize, obj_no);
index=RouletteWheelSelection(1./Archive_mem_ranks);
如果索引==-1
指数=1；
结尾
TargetFitness=Archive_F(index,:);
TargetPositinotallow=Archive_X(index,:)';
c=cMax-iter*((cMax-cMin)/max_iter); % 方程。(3.8) 在论文中
对于 i=1:N
临时=草料仓位置；
对于 k=1:2:dim
S_i=零（2,1）；
对于 j=1:N
如果我~=j
距离=距离（温度（k：k+1，j），温度（k：k+1，i））；
r_ij_vec=(temp(k:k+1,j)-temp(k:k+1,i))/(Dist+eps);
xj_xi=2+rem(Dist,2);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% (3.2) 在论文中
s_ij=((ub(k:k+1)' - lb(k:k+1)') .*c/2)*S_func(xj_xi).*r_ij_vec;
S_i=S_i+s_ij；
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
结尾
结尾
S_i_total(k:k+1, :) = S_i;
结尾
X_new=c*S_i_total'+(目标位置)'; % 方程。(3.7) 在论文中
GrassHopperPositions_temp(i,:)=X_new';
end
% GrassHopperPositions
GrassHopperPositinotallow=GrassHopperPositions_temp';
display(['At the iteration ', num2str(iter), ' there are ', num2str(Archive_member_no), ' non-dominated solutions in the archive']);
end
if (flag==1)
TargetPosition = TargetPosition(1:dim-1);
end
figure
Draw_ZDT1();
hold on
plot(Archive_F(:,1),Archive_F(:,2),'ro','MarkerSize',8,'markerfacecolor','k');
legend('True PF','Obtained PF');
title('MOGOA');
set(gcf, 'pos', [403 466 230 200])
img =gcf; %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './img.png') %即可得到对应格式和期望dpi的图像
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]潘峰、孙红霞。“基于蝗虫算法的多器官分割方法。” 电子测量与仪器学报 033.001(2019):149-155.
