蛙跳算法 Matlab 实现
蛙跳算法(Jumping Frog Algorithm)是一种基于动物行为的启发式优化算法,模拟了青蛙捕捉食物的过程。该算法主要应用于求解非线性、非凸、多峰和约束优化问题。
算法流程:
- 初始化种群,确定种群大小、迭代次数和食物数量。
- 青蛙根据自己的适应度值,判断自己是否能够捕捉到食物,并计算能量值。
- 如果能够捕捉到食物,则采取跳跃策略,否则采取游泳策略。
- 重复2~3步,直到达到最大迭代次数或者找到最优解。
Matlab 实现:
下面是一个简单的 Matlab 程序,用于求解 Rosenbrock 函数的最小值:
function y = Rosenbrock(x)
% Rosenbrock function
y = sum(100.*(x(2:end)-x(1:end-1).2).2 + (1-x(1:end-1)).^2);
function [x,fval] = JFA(Rosenbrock)
% Jumping Frog Algorithm
pop_size = 30; % 种群大小
max_iter = 1000; % 最大迭代次数
food_num = 3; % 食物数量
dim = 10; % 变量维数
% 初始化种群
pop = zeros(pop_size,dim);
for i = 1:pop_size
pop(i,:) = -5 + 10*rand(1,dim); % 随机生成初始解
end
% 计算适应度值和能量值
fit = zeros(pop_size