门户营销型网站,河南省汝州市文明建设网站,做结婚请柬网站有那些,常宁市建设局网站原论文摘要#xff1a;智能技术的快速发展促使利用自然行为来解决复杂问题的优化算法得以发展。其中#xff0c;鼠群优化算法#xff08;Rat Swarm Optimizer#xff0c;RSO#xff09;受老鼠的社会和行为特征启发#xff0c;在各个领域已展现出潜力#xff0c;但其收敛… 原论文摘要智能技术的快速发展促使利用自然行为来解决复杂问题的优化算法得以发展。其中鼠群优化算法Rat Swarm OptimizerRSO受老鼠的社会和行为特征启发在各个领域已展现出潜力但其收敛精度和探索能力有限。为解决这些缺点本研究引入改进的鼠群优化算法Modified Rat Swarm OptimizerMRSO旨在增强探索与开发之间的平衡。MRSO 进行了独特的改进以提高搜索效率和鲁棒性使其适用于诸如焊接梁、压力容器和齿轮传动设计等具有挑战性的工程问题。通过经典基准函数的广泛测试表明MRSO 显著提高了性能在九种多模态函数中的六种以及所有七种固定维度多模态函数中避免了局部最优并实现了更高的精度。在 CEC 2019 基准测试中MRSO 在十项函数中的六项中优于标准 RSO展示出卓越的全局搜索能力。当应用于工程设计问题时MRSO 始终比 RSO 提供更好的平均结果证明了其有效性。此外我们使用经典和 CEC-2019 基准将我们的方法与八种近期知名算法进行了比较。MRSO 在 23 个经典基准函数中的六种以及 CEC-2019 基准函数中的四种中优于这些算法中的每一种这些结果进一步证明了 MRSO 作为工程应用中可靠且高效的优化工具的重大贡献。
function [output] MRSO(itt,F)for n1:ittFunction_nameF; % Name of the test function from beanchmark test functions[lb,ub,dim,fobj]CEC2019(Function_name);ShowIterInfo true; % Flag for Showing Iteration Information MaxIt 500; % max Iteration numbersnPop 30; % Population sizePositionzeros(1,dim);Scoreinf; Positionsinit(nPop,dim,ub,lb); %initializationConvergencezeros(1,MaxIt);l0; %% Parameters of MRSOx 1;y 5;R floor((y-x).*rand(1,1) x); % equation No. (3)for it1:MaxIt
% for i1:size(Positions,1) Flag4Upper_boundPositions(i,:)ub;Flag4Lower_boundPositions(i,:)lb;
Positions(i,:)(Positions(i,:).*(~(Flag4Upper_boundFlag4Lower_bound)))ub.*Flag4Upper_boundlb.*Flag4Lower_bound; fitnessfobj(Positions(i,:));if fitnessScore Scorefitness; PositionPositions(i,:);endendF1R-l*((R)/MaxIt); % equation No. (6)F2(1-it*((1)/MaxIt)); % equation No. (7)F3(2*rand-1*rand); % equation No. (8) ArF1*F2*F3; % equation No. (9) for i1:nPopfor j1:dim C2*rand(); % equation No. (4) Positions(i,j)Position(j)-(Ar*Positions(i,j)abs(C*((Position(j)-Positions(i,j))))); % equation No. (1)endendll1; Convergence(it)Score;% Display Iteration Informationif ShowIterInfodisp([Iteration num2str(it) : Best Cost num2str(Convergence(it))]);endendout.pop Positions;out.BestSol Score;out.BestCosts Convergence;semilogy(Convergence, LineWidth, 2);xlabel(Iteration);ylabel(Best Cost);grid on;output zeros(itt, 1);output1 (n) Score; % added!output output1;end
end
