【智能优化算法】基于水母混合粒子群优化算法HJSPSO求解单目标问题附matlab代码

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🔥 内容介绍

本文提出了一种基于混合群体智能的新型算法，称为混合水母搜索粒子群优化（HJSPSO）。所提出算法的过程分为两个阶段；每个阶段都有一个探索阶段（全局搜索）和一个开发阶段（局部搜索）。然而，第一个是PSO搜索阶段，具有良好的利用特性，第二个是JSO搜索阶段，具有良好的探索特性。使用时间控制机制在搜索阶段之间切换，以在探索和开发功能之间获得良好的平衡。该算法在各种基准测试函数进行了测试，并将其结果与著名的竞争对手算法进行了比较。

HJSPSO算法的基本步骤如下：

1. 初始化参数：包括粒子的数量、粒子的维度、惯性权重、学习因子等。通过合理设置这些参数，可以提高算法的性能。
2. 初始化粒子群：随机生成一组粒子，并为每个粒子分配初始位置和速度。初始位置和速度的设置应该考虑问题的特点和约束条件。
3. 评估适应度：根据问题的目标函数，计算每个粒子的适应度值。适应度值反映了粒子在当前位置的解决方案的优劣程度。
4. 更新粒子的速度和位置：根据粒子群的当前状态和历史最优解，更新每个粒子的速度和位置。更新的规则包括惯性项、认知项和社会项。惯性项用于保持粒子的运动方向和速度，认知项用于引导粒子向个体历史最优解靠近，社会项用于引导粒子向全局最优解靠近。
5. 更新历史最优解：根据当前粒子群的适应度值和位置，更新个体历史最优解和全局最优解。个体历史最优解是每个粒子自身经历过的最优解，全局最优解是整个粒子群中适应度最好的解。
6. 判断终止条件：根据预设的终止条件，判断是否终止算法。终止条件可以是达到最大迭代次数、适应度值收敛到一定阈值等。
7. 迭代更新：如果终止条件未满足，则返回第4步，继续迭代更新粒子的速度和位置。

通过以上步骤，HJSPSO算法可以逐步搜索最优解，从而解决单目标问题。该算法通过引入水母的觅食行为，提高了全局搜索能力，使得算法更加稳定和高效。

总结起来，HJSPSO算法是一种基于水母混合粒子群优化算法的智能优化方法。它通过模拟鸟群觅食和水母觅食行为来搜索最优解，具有较好的全局搜索能力。通过合理设置参数和迭代更新粒子的速度和位置，HJSPSO算法可以在较短的时间内找到单目标问题的最优解。在实际应用中，可以根据具体问题的特点和约束条件来调整算法的参数，以获得更好的性能和效果。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Nayyef, Husham Muayad, et al. "A Novel Hybrid Algorithm Based on Jellyfish Search and Particle Swarm Optimization." Mathematics 11.14 (2023): 3210. https://doi.org/10.3390/math11143210

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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、无人机安全通信轨迹在线优化

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