【优化算法】鼠群优化算法（RSO）【含Matlab源码 1462期】

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二、鼠群优化算法简介

鼠群优化（Rat swarm optimization，RSO）算法是于2020年提出的一种寻优精度高、全局搜索性能强的新型仿生群体智能算法。其算法原理：鼠群算法主要通过追逐猎物、攻击猎物两个过程实现待优化问题的求解。

三、部分源代码

%_________________________________________________________________________%
%  Rat Swarm Optimizer (RSO)                                              %
%                                                                         %
%  Developed in MATLAB R2019b                                             %
%        %
%_________________________________________________________________________%clear all
clc
SearchAgents=30;
Fun_name='F1';
Max_iterations=1000;
[lowerbound,upperbound,dimension,fitness]=fun_info(Fun_name);
[Best_score,Best_pos,SHO_curve]=rso(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness);figure('Position',[300 300 660 290])
%Draw search space
subplot(1,2,1);
fun_plot(Fun_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Fun_name,'( x_1 , x_2 )'])%Draw objective space
subplot(1,2,2);
plots=semilogy(SHO_curve,'Color','g');
set(plots,'linewidth',2)
title('Objective space')
xlabel('Iterations');
ylabel('Best score');axis tight
grid on
box onlegend('RSO')display(['The best optimal value of the objective function found by RSO is : ', num2str(Best_score)]);
%_________________________________________________________________________%
%  Rat Swarm Optimizer (RSO)                                              %
%                                                                         %
%  Developed in MATLAB R2019b                                             %
%                                                                         %
%  Designed and Developed: Dr. Gaurav Dhiman                              %
%                                                                         %
%         E-Mail: gdhiman0001@gmail.com                                   %
%                 gaurav.dhiman@ieee.org                                  %
%                                                                         %
%       Homepage: http://www.dhimangaurav.com                             %
%                                                                         %
%  Published paper: G. Dhiman et al.                                      %
%          A novel algorithm for global optimization: Rat Swarm Optimizer %
%               Jounral of Ambient Intelligence and Humanized Computing   %
%               DOI: https://doi.org/10.1007/s12652-020-02580-0           %
%                                                                         %
%_________________________________________________________________________%function fun_plot(fun_name)[lowerbound,upperbound,dimension,fitness]=fun_info(fun_name);switch fun_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:Lfor j=1:Lif strcmp(fun_name,'F15')==0 && strcmp(fun_name,'F19')==0 && strcmp(fun_name,'F20')==0 && strcmp(fun_name,'F21')==0 && strcmp(fun_name,'F22')==0 && strcmp(fun_name,'F23')==0f(i,j)=fitness([x(i),y(j)]);endif strcmp(fun_name,'F15')==1f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0,0]);endif strcmp(fun_name,'F19')==1f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0]);endif strcmp(fun_name,'F20')==1f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0,0,0,0]);end       if strcmp(fun_name,'F21')==1 || strcmp(fun_name,'F22')==1 ||strcmp(fun_name,'F23')==1f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0,0]);end          end
endsurfc(x,y,f,'LineStyle','none');end

四、运行结果

五、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.
[3]施媛波.基于改进的群居蜘蛛优化云计算任务调度算法[J].电脑编程技巧与维护. 2021,(04)

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