MATLAB コードを使用したハイブリッド カエル リーピング アルゴリズムに基づいて単一目的最適化問題を解く
Jumping Frog Algorithm (JFA) は、カエルの採餌行動をシミュレートすることで最適化問題を解決する、バイオニクスに基づく最適化アルゴリズムです。リープフロッグアルゴリズムでは、各カエルが解を表しており、リープフロッグ処理が解の探索処理に相当する。カエル ジャンプ アルゴリズムの検索能力をさらに向上させるために、フロッグ ジャンプ アルゴリズムと他の最適化アルゴリズムの特性を組み合わせたハイブリッド ジャンピング フロッグ アルゴリズム (HJFA) を使用できます。
以下では、MATLAB を使用してハイブリッド リープフロッグ アルゴリズムに基づいて単一目的最適化問題を解決し、対応する MATLAB コードを添付する方法を紹介します。
問題の説明
与えられた探索空間で最適解を見つけるという単一目的の最適化問題を考えます。ここでは、単純な関数最適化問題を例として取り上げます。ここでの目標は、関数 f(x) を最小化することです。具体的には、次の関数を例として使用します。
f(x) = x^2
ここで、x は実数です。
ハイブリッド リープフロッグ アルゴリズムの手順
ハイブリッド カエル跳躍アルゴリズムの基本手順は次のとおりです。
- 母集団を初期化する: 母集団の初期状態として初期解のセットをランダムに生成します。
- 適応度の評価：関数 f(x) の計算結果である各解の適応度値を計算します。
- 最適解の更新: 現在の母集団における最適解を記録します。
- リープフロッグ プロセス: ソリューションごとに、特定の戦略に従ってリープフロッグ操作が実行され、新しいソリューションが生成されます。
- 交差演算: 交差演算子を使用して、母集団内の解に対して交差演算を実行し、新しい解を生成します。
- 突然変異演算: 突然変異演算子を使用して、母集団内の解に対して突然変異演算を実行し、新しい解を生成します。
- 母集団を更新: 生成された新しいソリューションを元の母集団とマージし、適合度値に基づいて選択します