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智能优化算法-水循环优化算法(WCA)(附源码)

目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取

1.内容介绍

水循环优化算法 (Water Cycle Algorithm, WCA) 是一种基于自然界水循环过程的元启发式优化算法,由Shah-Hosseini于2012年提出。WCA通过模拟水滴在河流、湖泊和海洋中的流动过程,以及蒸发和降雨等自然现象,来搜索最优解。

WCA的工作机制主要包括:

  • 初始化:随机生成一组初始解,每个解代表一个“水滴”。
  • 流向河流和海洋:水滴根据适应度值向更优解(河流和海洋)移动,模拟水流过程。
  • 蒸发和降雨:部分水滴通过“蒸发”从河流和海洋中消失,然后随机“降雨”到解空间中,以增加搜索多样性。
  • 更新解:根据水滴的新位置更新解,重复上述过程直到满足停止条件。

优点包括:

  • 全局搜索能力:WCA能够有效地探索解空间的不同区域。
  • 鲁棒性强:适用于多种优化问题,包括连续和离散优化。
  • 易于实现:算法设计直观,易于编程实现。

不足之处:

  • 收敛速度:WCA的收敛速度相对较慢,可能需要较多的迭代次数才能找到最优解。
  • 参数敏感性:算法性能受蒸发率和降雨率等参数的影响较大,需要适当调优。
  • 计算成本:对于大规模问题,WCA的计算复杂度较高,可能需要较高的计算资源。

WCA的应用范围广泛,例如:

  • 工程设计:优化机械部件设计、电路设计等,考虑多个性能指标。
  • 资源分配:解决生产调度、物流管理等问题,平衡多个目标。
  • 机器学习:用于特征选择、参数调优等,提高模型性能。
  • 经济金融:投资组合优化、风险管理等,平衡风险与收益。

总之,WCA作为一种有效且独特的优化算法,在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。随着进一步的研究和应用,WCA将在更多领域发挥重要作用。


2.部分代码

%% 水循环优化算法(Water Cycle Alogrithm,WCA)
clc
clear
close all
format long g
%% 参数初始化
objective_function=@(x) Sphere(x);   % 适应度函数
LB=-100;                             % 下限
UB=100;                              % 上限
nvars=10;                            % 决策变量的个数
Npop=50;                             % 种群大小
Nsr=4;                               % 河流+海洋的数量
dmax=1e-16;                          % 蒸发条件常数
max_it=1000;                         % 迭代次数
tic
N_stream=Npop-Nsr;
ind.position=[];                
ind.cost=[];
pop=repmat(ind,Npop,1);

toc;
Elapsed_Time=toc;
plot(FF,'LineWidth',2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
legend('WCA')
NFEs=Npop*max_it;
Xmin=sea.position;
Fmin=objective_function(Xmin);


3.实验结果


4.内容获取


水循环算法matalb源代码:主页欢迎自取,点点关注,非常感谢!

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