MATLAB源程序26 粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优.zip

混沌粒子群寻优算法和各种常见的混沌吸引子程序，适合新手学习。。。。。。

经典的非线性规划算法大多采用梯度下降的方法求解，局部搜索能力较强，但是全局搜索能力比较弱。遗传算法采用选择交叉变异进行搜索，全局搜索能力较强，但是局部搜索能力弱。本代码结合了两种算法的优点，一方面采用遗传算法进行全局搜索，一方面采用非线性规划算法进行局部搜索，已得到全局最优解。

文档描述了经典微粒群算法的寻找最优值得功能，经测试，运行良好，测试函数为经典的多峰值函数。程序简单易懂，代码附有详细说明。

- 采用改进Tent映射进行种群初始化 - 领导者位置更新阶段，采用自适应权重因子和Levy飞行策略 - 追随者位置更新阶段，采用非均匀高斯变异算子和贪婪选择策略 - 附带word文档详细阐述了所用的改进策略 - 包含与原始SSA算法的对比 - 包含23种测试函数

- 基于原始樽海鞘算法的函数寻优算法 - 包含23种测试函数 - 方便进行扩展，加一些种群初始化策略和自适应权重策略很容易提升性能 - 注释详细

代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优代码 基于粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优

基于嵌入莱维飞行的灰狼优化(LGWO)算法的函数寻优算法

黄金正弦算法(Golden sine algorithm, Gold-SA)是Tanyildizi等人于2017年提出的新型元启发式算法，该算法的设计灵感来源于数学中的正弦函数，该算法利用数学中的正弦函数进行计算迭代寻优，其优点是收敛速度快、鲁棒性好、易于实现、调节的参数和运算符少。

麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是2020年提出的一种新兴的元启发式算法，它与粒子群算法、蜻蜓优化算法等同属于基于群体的社会化特征优化的群智能算法。该算法通过不断更新个体位置，模拟麻雀觅食和反捕食行为。相比传统算法，麻雀搜索算法的结构简单、易于实现，且控制参数较少，局部搜索能力较强。该算法在单峰、多峰等基准函数上的表现优于粒子群算法、蚁群算法等传统算法。