2024最新算法：吸血水蛭优化器（Blood-Sucking Leech Optimizer，BSLO）求解23个函数，MATLAB代码

发布于：2024-07-03 ⋅ 阅读:(18) ⋅ 点赞:(0)

一、算法介绍

吸血水蛭优化器（Blood-Sucking Leech Optimizer，BSLO）是2024年提出的一种智能优化算法，该算法模拟了水蛭的探索、定向水蛭的利用、定向水蛭的切换机制、无方向水蛭的搜索策略和重新跟踪策略。

参考文献：

[1]Bai, Jianfu, et al. “Blood-Sucking Leech Optimizer.” Advances in Engineering Software, vol. 195, Elsevier BV, Sept. 2024, p. 103696, doi:10.1016/j.advengsoft.2024.103696

二、23个函数简介

参考文献：

[1] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102.

三、部分代码

close all ;
clear
clc
Npop=30;               
Function_name='F1';     % Name of the test function that can be from F1 to F23 ( 
Tmax=300;              
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);
[Best_fit,Best_pos,Convergence_curve]=(Npop,Tmax,lb,ub,dim,fobj);
figure('Position',[100 100 660 290])
%Draw search space
subplot(1,2,1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])
%Draw objective space
subplot(1,2,2);
semilogy(Convergence_curve,'Color','r','linewidth',3)
title('Search space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
axis tight
grid on
box on
legend('')
saveas(gca,[Function_name '.jpg']);
display(['The best solution is ', num2str(Best_pos)]);
display(['The best fitness value is ', num2str(Best_fit)]);