灰狼程序优化

% 灰狼优化算法（求函数极值）
clc;
clear;
close all;
%% 目标函数
f= @(x) - (x - 10) .^ 2 + x .* sin(x) .* cos(2 * x) - 5 * x .* sin(3 * x) ; % 适应度函数表达式(求这个函数的最大值)  
figure(1);
fplot(f, [0 20], 'b-');                 % 画出初始图像 
title('初始图像');
hold on;
%% 初始化参数
N=30;       % 灰狼个数
dim=1;      % 维度
Iter=50;   % 最大迭代次数
a=2;        % 收敛因子
ub=20;      % 最大值限制
lb=0;       % 最小值限制
 
% 初始化alpha,beta,delta
Alpha_pos=zeros(1,dim);    
Alpha_score=-inf; %求最大值改为inf
Beta_pos=zeros(1,dim);
Beta_score=-inf; 
Delta_pos=zeros(1,dim);
Delta_score=-inf;
 
Positions=rand(N,dim).*(ub-lb)+lb;      % 初始化个体位置
Convergence_curve=zeros(1,Iter);        % 收敛曲线
l=0;        %循环次数记录
 
%% 迭代求解
while l<Iter
    for i=1:size(Positions,1)  
        
       % 超出边界处理
        Flag4ub=Positions(i,:)>ub;
        Flag4lb=Positions(i,:)<lb;
        Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;               
        
        % 计算个体适应度函数
        fitness=f(Positions(i,:));
        
        % 更新 Alpha, Beta, and Delta
        if fitness>Alpha_score 
            Alpha_score=fitness; 
            Alpha_pos=Positions(i,:);
        end    
        if fitness<Alpha_score && fitness>Beta_score 
            Beta_score=fitness; 
            Beta_pos=Positions(i,:);
        end     
        if fitness<Alpha_score && fitness<Beta_score && fitness>Delta_score 
            Delta_score=fitness; 
            Delta_pos=Positions(i,:);
        end
    end
       
    a=2-l*((2)/Iter); % 收敛因子从2线性递减到0
    
    % 更新灰狼个体的位置
    for i=1:size(Positions,1)
        for j=1:size(Positions,2)     
            
            r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]
            r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]   
            A1=2*a*r1-a;
            C1=2*r2;
            D_alpha=abs(C1*Alpha_pos(j)-Positions(i,j)); 
            X1=Alpha_pos(j)-A1*D_alpha;
                       
            r1=rand();
            r2=rand();          
            A2=2*a*r1-a;
            C2=2*r2;       
            D_beta=abs(C2*Beta_pos(j)-Positions(i,j));
            X2=Beta_pos(j)-A2*D_beta;
            
            r1=rand();
            r2=rand();          
            A3=2*a*r1-a; 
            C3=2*r2;          
            D_delta=abs(C3*Delta_pos(j)-Positions(i,j));
            X3=Delta_pos(j)-A3*D_delta;
            
            Positions(i,j)=(X1+X2+X3)/3;% Equation (3.7)         
        end
    end
    l=l+1;    
    Convergence_curve(l)=Alpha_score;
end
plot(Alpha_pos, f(Alpha_pos), '*r');
 
figure(2);
plot(Convergence_curve);
title('收敛过程'); 
 
display(['The best solution obtained by GWO is : ', num2str(Alpha_pos)]);
display(['The best optimal value of the objective funciton found by GWO is : ', num2str(Alpha_score)]);