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徒步优化算法(HOA)matlab代码

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资源介绍:

徒步优化算法(Hiking Optimization Algorithm,HOA)是一种受徒步旅行经历启发的元启发式优化算法。徒步旅行者试图登顶山峰、丘陵或岩石的过程中,徒步者有意或无意地考虑到地形的陡峭程度,这是一种流行的娱乐活动,它认识到优化问题的搜索景观与徒步旅行者所穿越的山区地形之间的相似性。HOA的数学模型以Tobler徒步函数为前提,该函数通过考虑地形的高程和行走距离来确定徒步者(即agent)的步行速度。在求解优化问题的过程中,利用Tobler徒步函数(THF)来确定徒步者的位置。
% CEC2005测试集 function [lb,ub,dim,fobj] = Get_CEC2005_details(F) % 获取测试函数上下界和维度 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; end end % 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); end o=(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)))); end end % 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)))); end end % 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); end end % 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); end end % 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); end end % F24 function o=Ufun(x,a,k,m) o=k.*((x-a).^m).*(x>a)+k.*((-x-a).^m).*(x<(-a)); end

资源文件列表:

徒步优化算法(HOA).zip 大约有4个文件
  1. Get_CEC2005_details.m 5.95KB
  2. HOA.m 1.81KB
  3. main.m 707B
  4. Plot_CEC2005.m 2.14KB
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