✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab仿真内容点击👇
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
⛄ 内容介绍
旗优化算法（Sailfish Optimization, SFO）是一种启发式优化算法，灵感来自于旗鱼的捕食行为和群体协作。旗鱼是一种快速和协作的海洋鱼类，通过捕食行为展示出了高效的搜索和追逐目标的能力。
以下是旗鱼优化算法的基本步骤：
- 个体表示：将待优化问题转化为一个个体的表示形式，通常使用向量或数组来表示个体的解。
- 种群初始化：随机生成一定数量的个体作为初始种群。每个个体对应一个可能的解。
- 旗鱼行为模拟：模拟旗鱼的搜索和追逐目标行为。每个个体被视为一个旗鱼，并根据当前的解进行搜索和调整位置。
- 适应度评估：对每个个体计算适应度值，用于评估其优劣。适应度函数根据具体问题设定，可以是目标函数的值，也可以是其他评估指标。
- 旗鱼位置更新：根据旗鱼行为模拟的结果，更新旗鱼的位置。可以使用迭代公式来更新位置，以便更好地接近目标。
- 旗鱼群体协作：通过旗鱼之间的交流和协作来提高搜索效率。可以引入一些策略，如信息共享、领导者选择等。
- 终止条件判断：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数、满足特定目标等），判断是否结束算法。如果未满足终止条件，则返回步骤4；否则，进入下一步。
- 最优解提取：从旗鱼群体中选择适应度最好的旗鱼作为最优解。
旗鱼优化算法通过模拟旗鱼的捕食行为和群体协作，具有较强的全局搜索和优化能力。该算法在解决连续优化问题、离散优化问题以及组合优化问题等方面都有应用。然而，算法的性能受到参数设置和问题建模的影响，需要根据具体问题进行调整和优化。
⛄ 部分代码
% This function draws the benchmark functions
function func_plot(func_name)
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(func_name);
switch func_name
case 'F1'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F2'
x=-100:2:100; y=x; %[-10,10]
case 'F3'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F4'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F5'
x=-200:2:200; y=x; %[-5,5]
case 'F6'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F7'
x=-1:0.03:1; y=x; %[-1,1]
case 'F8'
x=-500:10:500;y=x; %[-500,500]
case 'F9'
x=-5:0.1:5; y=x; %[-5,5]
case 'F10'
x=-20:0.5:20; y=x;%[-500,500]
case 'F11'
x=-500:10:500; y=x;%[-0.5,0.5]
case 'F12'
x=-10:0.1:10; y=x;%[-pi,pi]
case 'F13'
x=-5:0.08:5; y=x;%[-3,1]
case 'F14'
x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]
case 'F15'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F16'
x=-1:0.01:1; y=x;%[-5,5]
case 'F17'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F18'
x=-5:0.06:5; y=x;%[-5,5]
case 'F19'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F20'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F21'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F22'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F23'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
end
L=length(x);
f=[];
for i=1:L
for j=1:L
if strcmp(func_name,'F15')==0 && strcmp(func_name,'F19')==0 && strcmp(func_name,'F20')==0 && strcmp(func_name,'F21')==0 && strcmp(func_name,'F22')==0 && strcmp(func_name,'F23')==0
f(i,j)=fobj([x(i),y(j)]);
end
if strcmp(func_name,'F15')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);
end
if strcmp(func_name,'F19')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0]);
end
if strcmp(func_name,'F20')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0,0,0]);
end
if strcmp(func_name,'F21')==1 || strcmp(func_name,'F22')==1 ||strcmp(func_name,'F23')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);
end
end
end
surfc(x,y,f,'LineStyle','none');
end⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]谈恩民,李莹.基于SFO优化深度极限学习机的模拟电路故障诊断方法:CN202111673183.X[P].CN202111673183.X[2023-07-27].
