【群智能算法改进】基于二次插值策略的改进白鲸优化算法 改进后的EBWO[3]算法【Matlab代码#44】

群智能算法是一种模拟自然界生物行为的算法，通过模拟生物个体之间的交流和合作，来解决复杂的优化问题。其中，白鲸优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于鲸鱼群体行为的优化算法，通过模拟鲸鱼的捕食行为来搜索最优解。

然而，原始的WOA算法存在一些问题，比如收敛速度较慢、易陷入局部最优等。为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进的白鲸优化算法，其中基于二次插值策略的改进白鲸优化算法（Enhanced Biogeography-Based Whale Optimization，EBWO）是一种比较有效的改进算法。

在本文中，我们将介绍改进后的EBWO算法，并给出Matlab代码示例。首先，我们来看一下EBWO算法的基本原理：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的白鲸个体，并初始化其位置和速度。
2. 计算适应度：根据目标函数计算每个白鲸的适应度。
3. 更新位置和速度：根据当前位置和速度，利用二次插值策略更新白鲸的位置和速度。
4. 更新最优解：根据当前最优解和新生成的解，更新全局最优解。
5.重复步骤2-4，直到满足停止条件。

下面是改进后的EBWO算法的Matlab代码示例：

matlabfunction [best_solution, best_fitness] = EBWO(func, dim, lb, ub, max_iter, pop_size)
 % 初始化种群 pop = rand(pop_size, dim) .* (ub - lb) + lb;
 vel = zeros(pop_size, dim);
 % 初始化最优解 best_solution = zeros(1, dim);
 best_fitness = inf;
 for iter =1:max_iter % 计算适应度 fitness = feval(func, pop);
 % 更新位置和速度 for i =1:pop_size r1 = rand();
 r2 = rand();
 A =2 * r1 -1;
 C =2 * r2;
 l = randi([1, pop_size]);
 while l == i l = randi([1, pop_size]);
 end p = rand();
 if p <0.5 if abs(A) <1 new_pos = pop(i, :) - A * abs(C * pop(l, :) - pop(i, :));
 else k = randi([1, pop_size]);
 new_pos = pop(k, :) - A * abs(C * pop(l, :) - pop(k, :));
 end else new_pos = pop(i, :) - A * abs(C * best_solution - pop(i, :));
 end %二次插值策略 if feval(func, new_pos) < fitness(i)
 pop(i, :) = new_pos;
 end % 更新最优解 if feval(func, pop(i, :)) < best_fitness best_solution = pop(i, :);
 best_fitness = feval(func, pop(i, :));
 end end endend