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智能優(yōu)化算法 ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) 雷達(dá)通信 無(wú)線(xiàn)傳感器

信號(hào)處理 圖像處理 路徑規(guī)劃 元胞自動(dòng)機(jī) 無(wú)人機(jī)

? 內(nèi)容介紹

黑猩猩算法主要模擬了黑猩猩對(duì)于獵物的攻擊、驅(qū)趕、攔截和追逐等4種社會(huì)行為[16]。黑猩猩優(yōu)化算法的基本描述為:假定黑猩猩種群數(shù)目為N，Xi表示第i只黑猩猩所處的位置，群體的最優(yōu)解為Xatacter、次優(yōu)解Xbarier、第3優(yōu)解Xchaser、第4優(yōu)解Xdrive。黑猩猩算法的具體數(shù)學(xué)描述如下:1)驅(qū)趕、追逐獵物。在黑猩猩狩獵的過(guò)程中，任何個(gè)體均會(huì)依據(jù)獵物的位置而改變自身的位置。其位置更新公式如下:

式中:D表示黑猩猩與獵物之間的距離；Xprey和Xchimp分別表示獵物的位置和黑猩猩的位置；A、m、C為系數(shù)向量，m=Chaotic_value是一個(gè)基于某種混沌映射計(jì)算出來(lái)的混沌向量；r1和r2為[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)；t和tmax分別表示當(dāng)前迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù)；f為收斂因子，在迭代過(guò)程中從2線(xiàn)性遞減到0。

2)攻擊方式。黑猩猩通過(guò)對(duì)獵物位置的探索，最后將其包圍。通常狩獵過(guò)程由攻擊者進(jìn)行，而驅(qū)趕者、攔截者、追逐者僅參與狩獵過(guò)程，4種黑猩猩分別更新自己的位置，其他黑猩猩根據(jù)四者的位置進(jìn)行更新。

?

黑猩猩優(yōu)化算法（Chimp Optimization Algorithm,ChOA）是對(duì)自然界中黑猩猩群體合作捕食行為模擬而提出的一種群智能優(yōu)化算法。該算法結(jié)構(gòu)清晰,調(diào)整參數(shù)少,在許多優(yōu)化領(lǐng)域應(yīng)用取得較大地成功。隨著研究的深入,研究者發(fā)現(xiàn)該算法存在易陷入局部最優(yōu),全局勘探能力和局部開(kāi)采能力之間不平衡,這極大地限制了算法本身的性能。本文針對(duì)黑猩猩優(yōu)化算法所存在的不足,從多策略混合這方面對(duì)算法進(jìn)行分析改進(jìn),并將算法應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、最小生成樹(shù)、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃及圖像增強(qiáng)問(wèn)題,進(jìn)一步提升ChOA算法的性能和拓寬其應(yīng)用范圍。

? 部分代碼

function [] = drawComparisonPlot(function_name, curve_list, curve_name_list, curve_color_list)

figure('Position',[500 500 660 290])

% Draw search space

subplot(1,2,1);

func_plot(num2str(cell2mat(function_name)));

title('Parameter space')

xlabel('x_1');

ylabel('x_2');

zlabel([num2str(cell2mat(function_name)),'( x_1 , x_2 )'])

%Draw objective space

subplot(1,2,2);

for loop = 1:size(curve_list,1)

? ? semilogy(curve_list(:,loop),'Color',curve_color_list(1,loop));

? ? hold on;

end

title('Objective space')

xlabel('Iteration');

ylabel('Best score obtained so far');

axis tight

grid on

box on

legend(curve_name_list)? % chnage this according to your required names

end

? 運(yùn)行結(jié)果

? 參考文獻(xiàn)

[1]程國(guó)森, and 崔東文. "黑猩猩優(yōu)化算法-極限學(xué)習(xí)機(jī)模型在富水性分級(jí)判定中的應(yīng)用." 人民黃河 43.7(2021):6.

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