多目标优化算法:基于非支配排序的小龙虾优化算法(NSCOA)MATLAB
一、小龙虾优化算法COA
小龙虾优化算法(Crayfsh optimization algorithm,COA)由Jia Heming 等人于2023年提出,该算法模拟小龙虾的避暑、竞争和觅食行为,具有搜索速度快,搜索能力强,能够有效平衡全局搜索和局部搜索的能力。
小龙虾是一种形状类似于虾的甲壳类动物,其甲壳坚硬且颜色丰富。成体的小龙虾身长约5.6-11.9厘米,整体颜色包括红色、红棕色和粉红色。背部是酱暗红色,两侧则是粉红色,带有橘黄色或白色的斑点。甲壳部分近黑色,而腹部背面则有一楔形条纹。幼虾体为均匀的灰色,有时具有黑色波纹,其螯狭长,甲壳中部不被网眼状空隙分隔,甲壳上明显具有颗粒。
小龙虾属于杂食性动物,它们的饮食习性比较特殊。在河底,小龙虾更喜欢吃泥,并且喜欢吃已经死亡的小鱼或其他水中生物。除此之外,植物类、小鱼、小虾、浮游生物、底栖生物和藻类都可以成为它们的食物。
参考文献:
[1] Jia, H., Rao, H., Wen, C. et al. Crayfish optimization algorithm. Artif Intell Rev (2023). Crayfish optimization algorithm | SpringerLink
二、基于非支配排序的小龙虾优化算法NSCOA
基于非支配排序的小龙虾优化算法(Non-Dominated Crayfsh optimization algorithm,NSCOA)由小龙虾优化算法与非支配排序策略结合而成。将NSCOA用于求解46个多目标测试函数(ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、DTLZ1-DTLZ7、WFG1-WFG10、UF1-UF10、CF1-CF10、Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3)以及1个工程应用(盘式制动器设计),并采用IGD、GD、HV、SP进行评价。
(1)部分代码
close all; clear ; clc; %% % TestProblem测试问题说明: %一共46个多目标测试函数,详情如下: %1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6 %6-12:DZDT1-DZDT7 %13-22:wfg1-wfg10 %23-32:uf1-uf10 %33-42:cf1-cf10 %43-46:Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3 %47 盘式制动器设计 温泽宇,谢珺,谢刚,续欣莹.基于新型拥挤度距离的多目标麻雀搜索算法[J].计算机工程与应用,2021,57(22):102-109. %% TestProblem=1;%1-47 MultiObj = GetFunInfo(TestProblem); MultiObjFnc=MultiObj.name;%问题名 % Parameters params.Np = 100; % Population size params.Nr = 200; % Repository size params.maxgen =100; % Maximum number of generations numOfObj=MultiObj.numOfObj;%目标函数个数 D=MultiObj.nVar;%维度 f = NSCOA(params,MultiObj); X=f(:,1:D);%PS Obtained_Pareto=f(:,D+1:D+numOfObj);%PF if(isfield(MultiObj,'truePF'))%判断是否有参考的PF True_Pareto=MultiObj.truePF; %% Metric Value % ResultData的值分别是IGD、GD、HV、Spacing (HV越大越好,其他指标越小越好) ResultData=[IGD(Obtained_Pareto,True_Pareto),GD(Obtained_Pareto,True_Pareto),HV(Obtained_Pareto,True_Pareto),Spacing(Obtained_Pareto)]; else%计算每个算法的Spacing,Spacing越小说明解集分布越均匀ResultData=Spacing(Obtained_Pareto);%计算的Spacing end %% disp('Repository fitness values are stored in Obtained_Pareto'); disp('Repository particles positions are store in X');
(2)部分结果
三、完整MATLAB代码
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