二、部分源代码

%
%%
clc; clear; close all;
%问题定义
% 目标函数
ANSWER=listdlg('PromptString','Choose Objective Function','SelectionMode','single', 'ListString', {'1. Sphere', '2. Rastrigin'});
if eq(ANSWER,1); ObjectiveFunction=@(x) Sphere(x); funcname='Sphere';
elseif eq(ANSWER,2); ObjectiveFunction=@(x) Rastrigin(x); funcname='Rastrigin';
else; disp('Terminated'); return
end
ProblemSize=[1 50]; % 决策变量大小
LowerBound=-10; % 决策变量下限
UpperBound= 10; % 决策变量上限
%% 蜉蝣参数
methname='Mayfly Algorithm';
MaxIt=3000; % 最大迭代次数
nPop=20; nPopf=20; % 规模(雄性和雌性)
g=0.8; % 惯性重量
gdamp=1; % 惯性重量阻尼比
a1=1.0; %个人学习系数
a2=1.5; a3=1.5; % 全局学习系数
beta=2; % 远视系数
dance=5; % 婚礼舞
fl=1; % 随机飞行
dance_damp=0.8; % 阻尼比
fl_damp=0.99;
% 交配参数
nc=20; % 后代数量(也是父母)
nm=round(0.05*nPop); % 突变体数量
mu=0.01; %突变率
% 速度限制
VelMax=0.1*(UpperBound-LowerBound); VelMin=-VelMax;
%% 初始化
empty_mayfly.Position=[];
empty_mayfly.Cost=[];
empty_mayfly.Velocity=[];
empty_mayfly.Best.Position=[];
empty_mayfly.Best.Cost=[];
Mayfly=repmat(empty_mayfly,nPop,1); % 雄性
Mayflyf=repmat(empty_mayfly,nPopf,1); %雌性
GlobalBest.Cost=inf;
funccount=0;
for i=1:nPop
% 初始化男性的位置
Mayfly(i).Position=unifrnd(LowerBound,UpperBound,ProblemSize);
%初始化速度
Mayfly(i).Velocity=zeros(ProblemSize);
% 评估
Mayfly(i).Cost=ObjectiveFunction(Mayfly(i).Position);
%更新个人最佳
Mayfly(i).Best.Position=Mayfly(i).Position;
Mayfly(i).Best.Cost=Mayfly(i).Cost;
funccount=funccount+1;
%更新全球最佳
if Mayfly(i).Best.Cost<GlobalBest.Cost
GlobalBest=Mayfly(i).Best;
end
end

三、运行结果

【优化算法】蜉蝣优化算法(MA)【含Matlab源码 457期】_优化算法

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本

2014a

2 参考文献

[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.

[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017.