Der auf MATLAB basierende Schimpansen-Algorithmus löst ein Ein-Ziel-Problem
Der Gorilla-Algorithmus ist ein Optimierungsalgorithmus, der auf dem Verhalten von Schimpansen in der Natur basiert. Er simuliert die Strategien von Schimpansen bei der Nahrungssuche und im Sozialverhalten. Der Algorithmus sucht nach der optimalen Lösung, indem er die Zusammenarbeit und den Wettbewerb einer Gruppe von Schimpansen simuliert. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie mit MATLAB den Chimp-Algorithmus implementieren, um Einzelzieloptimierungsprobleme zu lösen.
Algorithmusschritte:
- Initialisierungsparameter und Population: Legen Sie Parameter wie Populationsgröße, maximale Anzahl von Iterationen, Suchbereich usw. fest und generieren Sie eine zufällige Anfangspopulation.
- Fitness bewerten: Berechnen Sie den Fitnesswert für jede Person und bewerten Sie ihre Leistung anhand der Zielfunktion.
- Aktualisieren Sie die optimale Person: Wählen Sie die aktuell optimale Person basierend auf dem Fitnesswert aus und zeichnen Sie deren Standort und Fitnesswert auf.
- Aktualisieren Sie die Population: Aktualisieren Sie die Position jedes Einzelnen in der Population basierend auf dem aktuell optimalen Individuum und den Kooperations- und Wettbewerbsstrategien der Gruppe.
- Stoppbedingung erreicht: Bestimmen Sie, ob die Stoppbedingung erfüllt ist, z. B. das Erreichen der maximalen Anzahl von Iterationen oder das Finden einer zufriedenstellenden Lösung.
- Geben Sie die optimale Lösung zurück: Geben Sie den Positions- und Fitnesswert der optimalen Person zurück.
Unten finden Sie einen Beispielcode für die Implementierung des Chimp-Algorithmus mit MATLAB:
% 参数设置
populationSize = 50; % 种群大小
maxIterations = 100;