47布谷鸟算法的函数寻优分析

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47布谷鸟算法的函数寻优分析
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具体的代码如下

1. % 布谷鸟函数优化分析
   
2. % cuckoo_search -- CS算法
   
3. %% 清空环境
   
4. clc % 清屏
   
5. clear all; % 删除workplace变量
   
6. close all; % 关掉显示图形窗口
   
7. tic
   
8. %% 参数初始化
   
9. sizepop=200;    % 种群规模
   
10. pa=0.25;        % 发现新巢的概率Discovery rate of alien eggs/solutions
    
11. maxiter = 100;  % 最大迭代次数
    
12. nvar = 2;       % 未知量个数
    
13. popmin = -5*ones(1,nvar);  % 种群下边界值
    
14. popmax = 5*ones(1,nvar);   % 种群上边界值
    
15. %% 适应度函数
    
16. fun = @Ackley_Fun;   % 目标函数--越小越好
    
17. %% 产生初始粒子
    
18. for i=1:sizepop
    
19.     nest(i,:)=popmin+(popmax-popmin).*rand(1,nvar);  % 个体
    
20.     fitness(i)=fun( nest(i,:) );    % 适应度
    
21. end
    
22. % 找当前最好的个体
    
23. [bestfitness,bestindex]=min(fitness);  % 最优适应度值
    
24. bestnest = nest(bestindex,:);   % 全局最佳种群
    
25. %% 寻优
    
26. for i=1:maxiter
    
27.     % 粒子位置更新
    
28.     new_nest = get_cuckoos(nest,bestnest,popmin,popmax); % Levy flights 粒子位置更新
    
29.     [fitnessgbest,bestgbest,nest,fitness]=get_best_nest(nest, fitness, fun, new_nest);
    
30.     % 寻找全局最优解
    
31.     if fitnessgbest<bestfitness
    
32.         bestnest =bestgbest;
    
33.         bestfitness = fitnessgbest;
    
34.     end
    
35.    
    
36.     % 寻找新的鸟巢--新的解
    
37.     new_nest=empty_nests(nest, popmin, popmax, pa) ;
    
38.     [fitnessgbest,bestgbest,nest,fitness]=get_best_nest(nest, fitness, fun, new_nest);
    
39.     % 寻找全局最优解
    
40.     if fitnessgbest<bestfitness
    
41.         bestnest =bestgbest;
    
42.         bestfitness = fitnessgbest;
    
43.     end
    
44.    
    
45.     CS_fun(i)=bestfitness;
    
46. end
    
47. toc
    
48. %% 结果分析
    
49. plot(CS_fun,'Linewidth',2)
    
50. title(['适应度曲线  ' '终止代数＝' num2str(maxiter)]);
    
51. grid on
    
52. xlabel('进化代数');ylabel('适应度');
    
53. % 结果输出
    
54. disp('全局最优解：')
    
55. bestnest     % 最佳个体值

复制代码

子函数如下：

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【1】布谷鸟的改进算法（在桥梁悬臂梁结构参数化寻优分析应用）： http://pan.baidu.com/s/1qY2Y3dq

wal1985

非常好的代码，谢谢

东晶石材

布谷鸟算法的函数寻优分析

mzch

非常好的代码，谢谢

huwenping

这个算法需要学习一下。

fangh1993

学习了，谢谢楼主分享~

dlutww

非常好的代码，谢谢

xiao

学习学习，谢谢分享！

xuguang

布谷鸟算法不错，想学习一下

xuguang

布谷鸟算法很不错，需要仔细认真的学习一下，能应用到很多地方。