【象群算法】基于象群算法求解单目标问题附matlab代码(Elephant Herding Optimizatio

1 简介

象群 算 法（ＥｌｅｐｈａｎｔＨｅｒｄｉｎｇＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＥＨＯ）是一种启发式搜索算法，源 于 对 大 象 群 体 行为的研究．该算法原理简单，易于实现，目前应用于传感器部署、土地覆盖分类。

2 部分代码

function Conclude(DisplayFlag, OPTIONS, Population, nLegal, MinCost, AvgCost)
% Output results of population-based optimization algorithm.
if DisplayFlag
% Count the number of duplicates
NumDups = 0;
for i = 1 : OPTIONS.popsize
Chrom1 = sort(Population(i).chrom);
for j = i+1 : OPTIONS.popsize
Chrom2 = sort(Population(j).chrom);
if isequal(Chrom1, Chrom2)
NumDups = NumDups + 1;
end
end
end
disp([num2str(NumDups), ' duplicates in final population.']);
disp([num2str(nLegal), ' legal individuals in final population.']);
% Display the best solution
Chrom = sort(Population(1).chrom);
disp(['Best chromosome = ', num2str(Chrom)]);
% Plot some results
close all;
plot([0:OPTIONS.Maxgen], MinCost, 'r');
hold on
plot([0:OPTIONS.Maxgen], AvgCost, 'b');
xlabel('Generation');
ylabel('Cost (Fitness)');
legend('Minimum Cost','Average Cost');
hold off
end
return;

3 仿真结果

4 参考文献

[1]张子建, 王宏伟, 周怀芳,等. 基于多机制混合象群算法的混沌系统参数估计[J]. 微电子学与计算机, 2020, 37(6):6.

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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