CEC2013(python):六种算法(RFO、PSO、CSO、WOA、DBO、ABC)求解CEC2013

news2025/2/9 3:53:57

一、六种算法简介

1、红狐优化算法RFO

2、粒子群优化算法PSO

3、鸡群优化算法CSO

4、鲸鱼优化算法WOA

5、蜣螂优化算法DBO

6、人工蜂群算法 (Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)

二、6种算法求解CEC2013

(1)CEC2013简介

参考文献:

[1] Liang J J , Qu B Y , Suganthan P N , et al. Problem Definitions and Evaluation Criteria for the CEC 2013 Special Session on Real-Parameter Optimization. 2013.

(2)部分python代码

from CEC2013.cec2013 import *
import numpy as np
from RFO import RFO
from ABC import ABC
from PSO import PSO
from WOA import WOA
from CSO import CSO
from DBO import DBO
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei']
#主程序
#主程序
function_name =14 #测试函数1-28
SearchAgents_no = 50#种群大小
Max_iter = 100#迭代次数
dim=10#维度 10/30/50/100
lb=-100*np.ones(dim)#下限
ub=100*np.ones(dim)#上限
cec_functions = cec2013(dim,function_name)
fobj=cec_functions.func#目标函数
BestX1,BestF1,curve1 = ABC(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX2,BestF2,curve2 = PSO(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX3,BestF3,curve3 = WOA(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX4,BestF4,curve4 = CSO(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX5,BestF5,curve5 = DBO(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX6,BestF6,curve6 = DBO(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
#画收敛曲线图
Labelstr=['ABC','PSO','WOA','CSO','DBO','RFO']
Colorstr=['r','g','b','k','c','m']
if BestF1>0:
    plt.semilogy(curve1,color=Colorstr[0],linewidth=2,label=Labelstr[0])
    plt.semilogy(curve2,color=Colorstr[1],linewidth=2,label=Labelstr[1])
    plt.semilogy(curve3,color=Colorstr[2],linewidth=2,label=Labelstr[2])
    plt.semilogy(curve4,color=Colorstr[3],linewidth=2,label=Labelstr[3])
    plt.semilogy(curve5,color=Colorstr[4],linewidth=2,label=Labelstr[4])
    plt.semilogy(curve6,color=Colorstr[5],linewidth=2,label=Labelstr[5])
else:
    plt.plot(curve1,color=Colorstr[0],linewidth=2,label=Labelstr[0])
    plt.plot(curve2,color=Colorstr[1],linewidth=2,label=Labelstr[1])
    plt.plot(curve3,color=Colorstr[2],linewidth=2,label=Labelstr[2])
    plt.plot(curve4,color=Colorstr[3],linewidth=2,label=Labelstr[3])
    plt.plot(curve5,color=Colorstr[4],linewidth=2,label=Labelstr[4])
    plt.plot(curve6,color=Colorstr[5],linewidth=2,label=Labelstr[5])


plt.xlabel("Iteration")
plt.ylabel("Fitness")
plt.xlim(0,Max_iter)
plt.title("cec2013-F"+str(function_name))
plt.legend()
plt.savefig(str(function_name)+'.png')
plt.show()
#




(3)部分结果

三、完整python代码

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1335918.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Ai企业系统源码 Ai企联系统源码 商用去授权 支持文心 星火 GPT4等等20多种接口

智思Ai系统2.4.9版本去授权(可商用)支持市面上所有版本的接口例如:文心、星火、GPT4等等20多种接口!代过审AI小程序类目!!! 安装步骤: 1、在宝塔新建个站点,php版本使用…

Nature | 大型语言模型(LLM)能够发现和产生新知识吗?

大型语言模型(LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义,并理解其中的单词和短语之间的关系。通…

如何使用 pnpm 实现前端 Monorepo项目管理

前言 随着软件开发项目变得越来越庞大和复杂,如何有效管理和维护代码库成为了一个重要的问题。一种流行的解决方案是 Monorepo,也就是在一个版本控制系统中管理所有的项目代码。 什么是 Monorepo Monorepo 是一种项目代码管理方式,指单个仓…

智能优化算法应用:基于斑马算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用:基于斑马算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于斑马算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.斑马算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MA…

【SpringCloud笔记】(10)消息总线之Bus

Bus 前言 戳我了解Config 学习Config中我们遇到了一个问题: 当我们修改了GitHub上配置文件内容,微服务需要配置动态刷新并且需要手动向客户端发送post请求刷新微服务之后才能获取到GitHub修改过后的内容 假如有多个微服务客户端3355/3366/3377…等等…

List那些坑

很多文章都介绍过这些坑,本文做个记录,并提供解决方案。 1.Arrays.asList的坑 1.1现象 情况1:通过Arrays.asList方法生成的List数据不支持添加操作 使用Arrays.asList方法生成的List数据,不能对其进行删除或者添加操作。代码示例…

【机器学习】Boosting算法-梯度提升算法(Gradient Boosting)

一、原理 梯度提升算法是一种集成学习方法,它可以将多个弱分类器或回归器组合成一个强分类器或回归器,提高预测性能。梯度提升算法的核心思想是利用损失函数的负梯度作为残差的近似值,然后用一个基学习器拟合这个残差,再将其加到之…

【NI-RIO入门】计算和测量cRIO系统的功耗

计算 您可以根据cRIO机箱的最大功耗、机箱和模块的平均功耗,最后通过经验测试cRIO和模块的功耗来计算散热量。每一种散热计算的精确度都逐渐上升,但安全系数也逐渐下降。 注意:请记住,热量输出以英国热量单位 (BTU…

如何学习VBA_3.2.10:人机对话的实现

我给VBA的定义:VBA是个人小型自动化处理的有效工具。利用好了,可以大大提高自己的劳动效率,而且可以提高数据处理的准确度。我推出的VBA系列教程共九套和一部VBA汉英手册,现在已经全部完成,希望大家利用、学习。 如果…

【LeetCode刷题笔记】动态规划(四)

背包问题 0-1 背包问题 有一个背包,它的容量为 C现在有 n 种不同的物品,他们的编号分别是 0...n-1。每一种物品只有一个。在这 n 种物品中,第 i 个物品的重量是 w[i],它的价值为 v[i]问题是:可以向这个背包中放哪些物品,使得在不超过背包容量的基础上,背包中物品的总价…

Python 数据分析 Matplotlib篇 增加注释【plt.text() plt.annotate()】(第3讲)

Python 数据分析 Matplotlib篇 增加注释【plt.text() & plt.annotate()】(第3讲)         🍹博主 侯小啾 感谢您的支持与信赖。☀️ 🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔…

FPGA-ZYNQ-7000 SoC在嵌入式系统中的优势

FPGA-ZYNQ-7000 SoC在嵌入式系统中的优势 本章节主要参考书籍《Xilinx Zynq-7000 嵌入式系统设计与实现 基于ARM Cortex-A9双核处理器和Vivado的设计方法 (何宾,张艳辉编著)》 本章节主要讲述FPGA-ZYNQ-7000 SoC在嵌入式系统中的优势,学习笔…

String 的特点是什么?它有哪些重要的方法?

几乎所有的 Java 面试都是以 String 开始的,如果第一个问题没有回答好,则会给面试官留下非常不好的第一印象,而糟糕的第一印象则会直接影响到自己的面试结果,就好像刚破壳的小鹅一样,会把第一眼看到的动物当成自己的母…

移动开发新的风口?Harmony4.0鸿蒙应用开发基础+实践案例

前段时间鸿蒙4.0引发了很多讨论,不少业内人士认为,鸿蒙将与iOS、安卓鼎足而三了。 事实上,从如今手机操作系统竞赛中不难看出,安卓与iOS的形态、功能逐渐趋同化,两大系统互相取长补短,综合性能等差距越来越…

【PySpark】Python 中进行大规模数据处理和分析

一、前言介绍 二、基础准备 三、数据输入 四、数据计算 五、数据输出 六、分布式集群运行 一、前言介绍 Spark概述 Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架,提供了高效、通用、分布式的大规模数据处理能力。Spark 的主要特点包括: 速度快&#xff1…

【教程】从gitee或者github,下载单个文件或文件夹命令

1.打开git 2.初始化 git init 3.设置允许下载子目录 (不需要修改任何,只要原样复制,需要按照个人状况修改的话我会标注) git config core.sparseCheckout true 4. 选择要下载的单个文件夹的路径 这里单引号内部需要修改&…

C语言学习day10:while语句

while语句属于循环结构&#xff1b; while语句运行图&#xff1a; while语句表达式&#xff1a; while (表达式) {} 代码&#xff1a; int main() {//while (表达式) {//}int i 0;//死循环while (i < 10){printf("%d\n",i);i;}system("pause");ret…

[Python进阶] 操作注册表:winreg

5.22 操作注册表&#xff1a;winreg 5.22.1 注册表概念 在Windows系统中&#xff0c;注册表本质上就是一个数据库&#xff0c;其中存放着硬件、软件、用户、操作系统以及程序相关设置信息。我们除了使用Windows系统自带的regedit程序&#xff0c;也可以通过Python编程读取并操…

3分钟了解安全数据交换系统有什么用!

企业为了保护核心数据安全&#xff0c;都会采取一些措施&#xff0c;比如做网络隔离划分&#xff0c;分成了不同的安全级别网络&#xff0c;或者安全域&#xff0c;接下来就是需要建设跨网络、跨安全域的安全数据交换系统&#xff0c;将安全保障与数据交换功能有机整合在一起&a…

RK3588平台开发系列讲解(AI 篇)RKNN-Toolkit2 模型的加载转换

文章目录 一、Caffe 模型加载接口二、TensorFlow 模型加载接口三、TensorFlowLite 模型加载接口四、ONNX 模型加载五、DarkNet 模型加载接口六、PyTorch 模型加载接口沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 📢 RKNN-Toolkit2 目前支持 Caffe、TensorFlow、Tensor…