【优化算法】自适应对抗粘菌优化算法 (AOSMA)【含Matlab源码 1425期】

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二、部分源代码

%% The Adative Opposition Slime Mould Algorithm (AOSMA) function
function [Destination_fitness,bestPositions,Convergence_curve]=AOSMA(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)bestPositions=zeros(1,dim);
Destination_fitness=inf;%change this to -inf for maximization problems
AllFitness = inf*ones(N,1);%record the fitness of all slime mold
weight = ones(N,dim);%fitness weight of each slime mold
%Initialize the set of random solutionsX=initialization(N,dim,ub,lb);
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);it=1;  %Number of iterations
lb=ones(1,dim).*lb; % lower boundary
ub=ones(1,dim).*ub; % upper boundary
del=0.03; % parameterfor i=1:N% Check if solutions go outside the search space and bring them backFlag4ub=X(i,:)>ub;Flag4lb=X(i,:)<lb;X(i,:)=(X(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;AllFitness(i) = fobj(X(i,:));end
% Main loop
while  it <= Max_iteroldfitness=AllFitness;[SmellOrder,SmellIndex] = sort(oldfitness);  %Eq.(7)worstFitness = SmellOrder(N);bestFitness = SmellOrder(1);S=bestFitness-worstFitness+eps;  % plus eps to avoid denominator zero%calculate the fitness weight of each slime moldfor i=1:Nfor j=1:dimif i<=(N/2)  %Eq.(6)weight(SmellIndex(i),j) = 1+rand()*log10((bestFitness-SmellOrder(i))/(S)+1);elseweight(SmellIndex(i),j) = 1-rand()*log10((bestFitness-SmellOrder(i))/(S)+1);endendend%update the best fitness value and best positionif bestFitness < Destination_fitnessbestPositions=X(SmellIndex(1),:);Destination_fitness = bestFitness;enda = atanh(-(it/Max_iter)+1);   %Eq.(11)b = 1-it/Max_iter;             %Eq.(12)% Update the Position of search agentsfor i=1:N       %Eq.(13)if rand<del     X(i,:) = (ub-lb)*rand+lb;   %Eq.(13c)elsep =tanh(abs(oldfitness(i)-Destination_fitness));  %Eq.(4)vb = unifrnd(-a,a,1,dim);  vc = unifrnd(-b,b,1,dim);A = randi([1,N]);  % one positions randomly selected from populationr2 = rand();for j=1:dimif r2<p    %Eq.(13a)X(i,j) = bestPositions(j)+ vb(j)*(weight(i,j)*bestPositions(j)-X(A,j));else       %Eq.(13b)X(i,j) = vc(j)*X(i,j);endendendendfor i=1:N% Check if solutions go outside the search space and bring them backFlag4ub=X(i,:)>ub;Flag4lb=X(i,:)<lb;X(i,:)=(X(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;AllFitness(i) = fobj(X(i,:));endfor i=1:Nif AllFitness(i)>oldfitness(i)              %Eq.(16)D(i,:)=min(X(i,:))+max(X(i,:))-X(i,:);  %Eq.(14)Flag4ub=D(i,:)>ub;Flag4lb=D(i,:)<lb;D(i,:)=(D(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;if fobj(D(i,:))<AllFitness(i)           %Eq.(15)X(i,:)=D(i,:);endendendConvergence_curve(it)=Destination_fitness;it=it+1;
end
end

三、运行结果

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.

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