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⛄ 内容介绍
黑猩猩算法主要模拟了黑猩猩对于猎物的攻击、驱赶、拦截和追逐等4种社会行为[16]。黑猩猩优化算法的基本描述为:假定黑猩猩种群数目为N，Xi表示第i只黑猩猩所处的位置，群体的最优解为Xatacter、次优解Xbarier、第3优解Xchaser、第4优解Xdrive。黑猩猩算法的具体数学描述如下:1)驱赶、追逐猎物。在黑猩猩狩猎的过程中，任何个体均会依据猎物的位置而改变自身的位置。其位置更新公式如下:
式中:D表示黑猩猩与猎物之间的距离；Xprey和Xchimp分别表示猎物的位置和黑猩猩的位置；A、m、C为系数向量，m=Chaotic_value是一个基于某种混沌映射计算出来的混沌向量；r1和r2为[0，1]之间的随机数；t和tmax分别表示当前迭代次数和最大迭代次数；f为收敛因子，在迭代过程中从2线性递减到0。
2)攻击方式。黑猩猩通过对猎物位置的探索，最后将其包围。通常狩猎过程由攻击者进行，而驱赶者、拦截者、追逐者仅参与狩猎过程，4种黑猩猩分别更新自己的位置，其他黑猩猩根据四者的位置进行更新。
⛄ 部分代码
function [] = drawComparisonPlot(function_name, curve_list, curve_name_list, curve_color_list)
figure('Position',[500 500 660 290])
% Draw search space
subplot(1,2,1);
func_plot(num2str(cell2mat(function_name)));
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([num2str(cell2mat(function_name)),'( x_1 , x_2 )'])
%Draw objective space
subplot(1,2,2);
for loop = 1:size(curve_list,1)
semilogy(curve_list(:,loop),'Color',curve_color_list(1,loop));
hold on;
end
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
axis tight
grid on
box on
legend(curve_name_list) % chnage this according to your required names
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]程国森, and 崔东文. "黑猩猩优化算法-极限学习机模型在富水性分级判定中的应用." 人民黄河 43.7(2021):6.
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