基于MATLAB实现的樽海鞘算法

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 < handle
    properties
        position; % 个体位置
        value;    % 个体适应度值
    end

    methods
        function 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
        end
    end
end

2. 定义樽海鞘算法主体类

classdef SA_Base < handle
    properties
        dim; % 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
    end

    methods
        function 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:size
                obj.unit_list = [obj.unit_list, SA_Unit(dim)];
            end
        end

        function init(obj)
            for i = 1:obj.size
                obj.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);
            end
        end

        function update(obj, iter)
            c1 = 2 * exp(-(4 * iter / obj.iter_max)^2);
            for i = 1:obj.size
                if i == 1
                    c3 = rand();
                    if c3 < 0.5
                        obj.unit_list(i).position = obj.position_best + c1 * (obj.range_max_list - obj.range_min_list) .* rand(1, obj.dim);
                    else
                        obj.unit_list(i).position = obj.position_best - c1 * (obj.range_max_list - obj.range_min_list) .* rand(1, obj.dim);
                    end
                else
                    obj.unit_list(i).position = (obj.unit_list(i-1).position + obj.unit_list(i).position) / 2;
                end
                obj.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;
        end

        function value = cal_fitfunction(obj, position)
            % 示例适应度函数：球形函数
            value = sum(position.^2);
        end
    end
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_max
    sa.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 youwenfan.com/contentcsb/81046.html

说明

1. 定义樽海鞘个体类：SA_Unit类表示每个樽海鞘个体，包含位置和适应度值属性。
2. 定义樽海鞘算法主体类：SA_Base类实现了樽海鞘算法的核心逻辑，包括种群初始化、位置更新和适应度计算。
3. 测试樽海鞘算法：设置算法参数，实例化算法类，进行迭代优化，并输出最优解。