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基于MATLAB实现的樽海鞘算法

news 2026/6/10 19:23:50

基于MATLAB实现的樽海鞘算法（Salp Swarm Algorithm, SSA）

1. 定义樽海鞘个体类

classdef SA_Unit < handlepropertiesposition; % 个体位置value;    % 个体适应度值endmethodsfunction obj = SA_Unit(dim)obj.position = rand(1, dim); % 随机初始化位置obj.value = 0; % 初始化适应度值endend
end

2. 定义樽海鞘算法主体类

classdef SA_Base < handlepropertiesdim; % 问题维度size; % 种群大小iter_max; % 最大迭代次数range_min_list; % 参数下界range_max_list; % 参数上界unit_list; % 个体列表position_best; % 当前最优位置value_best; % 当前最优适应度值name = 'SA'; % 算法名称endmethodsfunction obj = SA_Base(dim, size, iter_max, range_min_list, range_max_list)obj.dim = dim;obj.size = size;obj.iter_max = iter_max;obj.range_min_list = range_min_list;obj.range_max_list = range_max_list;obj.unit_list = SA_Unit(dim); % 初始化种群for i = 2:sizeobj.unit_list = [obj.unit_list, SA_Unit(dim)];endendfunction init(obj)for i = 1:obj.sizeobj.unit_list(i).position = obj.range_min_list + (obj.range_max_list - obj.range_min_list) .* rand(1, obj.dim);obj.unit_list(i).value = obj.cal_fitfunction(obj.unit_list(i).position);endendfunction update(obj, iter)c1 = 2 * exp(-(4 * iter / obj.iter_max)^2);for i = 1:obj.sizeif i == 1c3 = rand();if c3 < 0.5obj.unit_list(i).position = obj.position_best + c1 * (obj.range_max_list - obj.range_min_list) .* rand(1, obj.dim);elseobj.unit_list(i).position = obj.position_best - c1 * (obj.range_max_list - obj.range_min_list) .* rand(1, obj.dim);endelseobj.unit_list(i).position = (obj.unit_list(i-1).position + obj.unit_list(i).position) / 2;endobj.unit_list(i).position = max(min(obj.unit_list(i).position, obj.range_max_list), obj.range_min_list);obj.unit_list(i).value = obj.cal_fitfunction(obj.unit_list(i).position);end[~, best_idx] = min([obj.unit_list.value]);obj.position_best = obj.unit_list(best_idx).position;obj.value_best = obj.unit_list(best_idx).value;endfunction value = cal_fitfunction(obj, position)% 示例适应度函数：球形函数value = sum(position.^2);endend
end

3. 测试樽海鞘算法

% 清理之前的数据
clear all;
close all;
clc;% 算法参数
dim = 10; % 问题维度
size = 30; % 种群大小
iter_max = 100; % 最大迭代次数
range_min_list = -10 * ones(1, dim); % 参数下界
range_max_list = 10 * ones(1, dim); % 参数上界% 实例化樽海鞘算法类
sa = SA_Base(dim, size, iter_max, range_min_list, range_max_list);% 初始化种群
sa.init();% 迭代优化
for iter = 1:iter_maxsa.update(iter);fprintf('Iteration %d: Best Value = %.4f\n', iter, sa.value_best);
end% 输出最优解
disp('Best Solution:');
disp(sa.position_best);
disp('Best Value:');
disp(sa.value_best);

参考代码樽海鞘算法源码 www.youwenfan.com/contentcnn/81046.html