【鹰栖息优化算法】基于鹰栖息优化算法求解单目标优化问题附matlab代码

1 简介

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2 部分代码

clear all
clc
close all
SearchAgents_no=30; % Number of search agents 种群数量
Function_name='F2'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) 设定适应度函数
Max_iteration=1000; % Maximum numbef of iterations 设定最大迭代次数
% Load details of the selected benchmark function
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name); %设定边界以及优化函数
[Best_pos,Best_score,SSA_curve]=EPO_fun(Max_iteration,SearchAgents_no,lb,ub,dim,fobj); %开始优化
figure('Position',[269 240 660 290])
%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(SSA_curve,'Color','g','linewidth',2)
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
legend('EPO');
axis tight
grid on
box on

3 仿真结果

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4 参考文献

[1] Khan A T , Senior S L , Stanimirovic P S , et al. Model-Free Optimization Using Eagle Perching Optimizer[J]. 2018.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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