향상된 침팬지 최적화 알고리즘(Matlab 코드 사용)을 기반으로 단일 목표 최적화 문제 해결

향상된 침팬지 최적화 알고리즘(Matlab 코드 사용)을 기반으로 단일 목표 최적화 문제 해결

침팬지 최적화 알고리즘(COA)은 침팬지의 행동에서 영감을 받아 생체 공학을 기반으로 한 지능형 최적화 알고리즘입니다. COA는 침팬지 집단의 조직 구조와 행동 특성을 시뮬레이션함으로써 다양한 단일 목표 최적화 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 이 기사에서는 ECOA(Enhanced Chimpanzee Optimization) 알고리즘을 소개하고 해당 Matlab 코드 예제를 제공합니다.

알고리즘 원리
ECOA(Enhanced Chimpanzee Optimizer Algorithm)는 COA를 기반으로 개선되었으며, Enhancement Factor와 Adaptive Weight를 도입하여 알고리즘의 검색 성능과 전역 수렴성을 향상시켰습니다. ECOA의 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. 초기화 매개변수: 침팬지 개체의 초기 위치, 그룹 크기, 최대 반복 횟수 등을 포함합니다.

2. 초기 개체군 생성: 주어진 초기 위치를 기반으로 초기 침팬지 개체군을 생성합니다.

3. 체력 값 계산: 각 침팬지 개인에 대해 개인 성능을 평가하는 지표로 체력 값을 계산합니다.

4. 향상 요소 업데이트: 적합도 값을 기반으로 개별 침팬지의 검색 동작을 조정하는 데 사용되는 향상 요소를 업데이트합니다.

5. 가중치 업데이트: 체력 값에 따라 적응형 가중치를 업데이트하고, 가중치는 개별 침팬지 간의 협력 행동을 조정하는 데 사용됩니다.

6. 위치 업데이트: 현재 위치, 향상 요인 및 적응형 가중치를 기반으로 개별 침팬지의 위치를 ​​업데이트합니다.

7. 종료 조건 결정: 최대 반복 횟수에 도달했는지 또는 중지 기준을 충족하는지 확인하여, 그렇다면 알고리즘이 종료되고, 그렇지 않으면 3단계로 돌아갑니다.

Matlab 코드 예제