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⛄ 内容介绍

绯鲵鲣优化算法[1]（Yellow Saddle Goatfish Algorithm ，YSGA）是由 Erik Cuevas等于2018年提出的一种新型的仿生智能优化算法．该算法模拟绯鲵鲣群协作狩猎行为以实现对搜索空间的探索和开采，同时通过选定追逐者与拦截者的代理搜索学习机制以改善种群的个体多样性和算法的迭代寻优能力；鉴于该算法待调节参数少、迭代寻优效率高且易于实现等优点，将具有较好的可拓展改进空间和应用前景。

⛄ 部分代码


%___________________________________________________________________%%                    Tuna swarm optimization (TSO)                  %%                                                                   %% Developed in MATLAB R2016b                                        %%                                                                   %% Author and programmer: Andi Tang                                  %%                                                                   %%         E-mail: 418932433@qq.com                                  %%                 andisu_afeu@163.com                               %%                                                                   %% Main paper: Tuna swarm optimization: A novel swarm-based            %%             metaheuristic algorithm for global optimization       %%               DOI: 10.1155/2021/9210050                                                    %%             Computational Intelligence and Neuroscience%%                                                                   %%                                                                   %%___________________________________________________________________%
function [lb,ub,dim,fobj] = Get_Functions_details(F)

switch F    case 'F1'        fobj = @F1;        lb=-100;        ub=100;        dim=30;            case 'F2'        fobj = @F2;        lb=-10;        ub=10;        dim=30;            case 'F3'        fobj = @F3;        lb=-100;        ub=100;        dim=30;            case 'F4'        fobj = @F4;        lb=-100;        ub=100;        dim=30;            case 'F5'        fobj = @F5;        lb=-30;        ub=30;        dim=30;            case 'F6'        fobj = @F6;        lb=-100;        ub=100;        dim=30;            case 'F7'        fobj = @F7;        lb=-1.28;        ub=1.28;        dim=30;            case 'F8'        fobj = @F8;        lb=-500;        ub=500;        dim=30;            case 'F9'        fobj = @F9;        lb=-5.12;        ub=5.12;        dim=30;            case 'F10'        fobj = @F10;        lb=-32;        ub=32;        dim=30;            case 'F11'        fobj = @F11;        lb=-600;        ub=600;        dim=30;            case 'F12'        fobj = @F12;        lb=-50;        ub=50;        dim=30;            case 'F13'        fobj = @F13;        lb=-50;        ub=50;        dim=30;            case 'F14'        fobj = @F14;        lb=-65.536;        ub=65.536;        dim=2;            case 'F15'        fobj = @F15;        lb=-5;        ub=5;        dim=4;            case 'F16'        fobj = @F16;        lb=-5;        ub=5;        dim=2;            case 'F17'        fobj = @F17;        lb=[-5,0];        ub=[10,15];        dim=2;            case 'F18'        fobj = @F18;        lb=-2;        ub=2;        dim=2;            case 'F19'        fobj = @F19;        lb=0;        ub=1;        dim=3;            case 'F20'        fobj = @F20;        lb=0;        ub=1;        dim=6;                 case 'F21'        fobj = @F21;        lb=0;        ub=10;        dim=4;                case 'F22'        fobj = @F22;        lb=0;        ub=10;        dim=4;                case 'F23'        fobj = @F23;        lb=0;        ub=10;        dim=4;            end
end
% F1
function o = F1(x)o=sum(x.^2);end
% F2
function o = F2(x)o=sum(abs(x))+prod(abs(x));end
% F3
function o = F3(x)dim=size(x,2);o=0;for i=1:dim    o=o+sum(x(1:i))^2;endend
% F4
function o = F4(x)o=max(abs(x));end
% F5
function o = F5(x)dim=size(x,2);o=sum(100*(x(2:dim)-(x(1:dim-1).^2)).^2+(x(1:dim-1)-1).^2);end
% F6
function o = F6(x)o=sum(abs((x+.5)).^2);end
% F7
function o = F7(x)dim=size(x,2);o=sum([1:dim].*(x.^4))+rand;end
% F8
function o = F8(x)o=sum(-x.*sin(sqrt(abs(x))));end
% F9
function o = F9(x)dim=size(x,2);o=sum(x.^2-10*cos(2*pi.*x))+10*dim;end
% F10
function o = F10(x)dim=size(x,2);o=-20*exp(-.2*sqrt(sum(x.^2)/dim))-exp(sum(cos(2*pi.*x))/dim)+20+exp(1);end
% F11
function o = F11(x)dim=size(x,2);o=sum(x.^2)/4000-prod(cos(x./sqrt([1:dim])))+1;end
% F12
function o = F12(x)dim=size(x,2);o=(pi/dim)*(10*((sin(pi*(1+(x(1)+1)/4)))^2)+sum((((x(1:dim-1)+1)./4).^2).*...(1+10.*((sin(pi.*(1+(x(2:dim)+1)./4)))).^2))+((x(dim)+1)/4)^2)+sum(Ufun(x,10,100,4));end
% F13
function o = F13(x)dim=size(x,2);o=.1*((sin(3*pi*x(1)))^2+sum((x(1:dim-1)-1).^2.*(1+(sin(3.*pi.*x(2:dim))).^2))+...((x(dim)-1)^2)*(1+(sin(2*pi*x(dim)))^2))+sum(Ufun(x,5,100,4));end
% F14
function o = F14(x)aS=[-32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32;,...-32 -32 -32 -32 -32 -16 -16 -16 -16 -16 0 0 0 0 0 16 16 16 16 16 32 32 32 32 32];
for j=1:25    bS(j)=sum((x'-aS(:,j)).^6);endo=(1/500+sum(1./([1:25]+bS))).^(-1);end
% F15
function o = F15(x)aK=[.1957 .1947 .1735 .16 .0844 .0627 .0456 .0342 .0323 .0235 .0246];bK=[.25 .5 1 2 4 6 8 10 12 14 16];bK=1./bK;o=sum((aK-((x(1).*(bK.^2+x(2).*bK))./(bK.^2+x(3).*bK+x(4)))).^2);end
% F16
function o = F16(x)o=4*(x(1)^2)-2.1*(x(1)^4)+(x(1)^6)/3+x(1)*x(2)-4*(x(2)^2)+4*(x(2)^4);end
% F17
function o = F17(x)o=(x(2)-(x(1)^2)*5.1/(4*(pi^2))+5/pi*x(1)-6)^2+10*(1-1/(8*pi))*cos(x(1))+10;end
% F18
function o = F18(x)o=(1+(x(1)+x(2)+1)^2*(19-14*x(1)+3*(x(1)^2)-14*x(2)+6*x(1)*x(2)+3*x(2)^2))*...    (30+(2*x(1)-3*x(2))^2*(18-32*x(1)+12*(x(1)^2)+48*x(2)-36*x(1)*x(2)+27*(x(2)^2)));end
% F19
function o = F19(x)aH=[3 10 30;.1 10 35;3 10 30;.1 10 35];cH=[1 1.2 3 3.2];pH=[.3689 .117 .2673;.4699 .4387 .747;.1091 .8732 .5547;.03815 .5743 .8828];o=0;for i=1:4    o=o-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2))));endend
% F20
function o = F20(x)aH=[10 3 17 3.5 1.7 8;.05 10 17 .1 8 14;3 3.5 1.7 10 17 8;17 8 .05 10 .1 14];cH=[1 1.2 3 3.2];pH=[.1312 .1696 .5569 .0124 .8283 .5886;.2329 .4135 .8307 .3736 .1004 .9991;....2348 .1415 .3522 .2883 .3047 .6650;.4047 .8828 .8732 .5743 .1091 .0381];o=0;for i=1:4    o=o-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2))));endend
% F21
function o = F21(x)aSH=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];
o=0;for i=1:5    o=o-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);endend
% F22
function o = F22(x)aSH=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];
o=0;for i=1:7    o=o-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);endend
% F23
function o = F23(x)aSH=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];
o=0;for i=1:10    o=o-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);endend
function o=Ufun(x,a,k,m)o=k.*((x-a).^m).*(x>a)+k.*((-x-a).^m).*(x<(-a));end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

Zald´ıvar D, Morales B, Rodr´ıguez A, ValdiviaG A, Cuevas E, P´erez-Cisneros M, A novel bio-inspired optimization model based on Yellow Saddle Goatfish behavior, BioSystems(2018),https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2018.09.007

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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