群体优化算法----火山爆发算法介绍以及离散优化Pareto最优解示例

admin2024-07-01  18

介绍

火山爆发算法(Volcano Eruption Algorithm,VEA)是一种新兴的群智能优化算法,其灵感来源于火山爆发的自然现象。火山爆发算法模拟了火山爆发过程中熔岩流动和喷发的行为,以寻找全局最优解。这种算法利用了火山爆发过程中的不同阶段,包括火山爆发、熔岩冷却和沉积等过程

火山爆发算法的基本原理

1.初始种群生成:
生成一个随机的初始种群,每个个体代表一个可能的解决方案。
种群中的个体在解空间中随机分布。

2.火山爆发阶段:
喷发阶段:模拟火山喷发过程中,熔岩和火山灰向四周扩散。扩散范围由喷发强度决定,类似于个体的变异。
熔岩流动阶段:熔岩流动模拟个体在解空间中的搜索行为,流动过程中个体的位置不断变化,寻找更优的解。

3.冷却和沉积阶段:
冷却过程:熔岩冷却后形成新的地形特征,模拟解的局部优化过程。
沉积过程:冷却后的熔岩沉积,形成新的地表,这相当于更新解的过程,保留当前最优解。

4.适应度评估:
计算每个个体的适应度值,以衡量其在当前解空间中的优劣。
根据适应度值,选择较优的个体作为种群的下一代。

5.迭代更新:
不断迭代上述过程,直至满足终止条件(如达到最大迭代次数或适应度值收敛)

火山爆发算法的优点

全局搜索能力强:由于模拟了火山喷发的剧烈扩散过程,算法具有较强的全局搜索能力,能够跳出局部最优。
适应性强:火山爆发的不同阶段对应不同的搜索策略,能够适应不同类型的优化问题。
简单易实现:算法结构简单,易于实现和理解

火山爆发算法的应用

函数优化:寻找函数的全局最优解,适用于连续和离散优化问题。
工程设计优化:用于工程设计中的多目标优化问题。
资源分配:如任务调度、物流配送等问题

本文实例

我们将代码考虑了离散解空间和复杂的适应度评估,以及扩展中引入Pareto最优解

代码

分成两个文件,volcanoEruptionAlgorithmPareto文件存放算法核心逻辑,runVolcanoEruptionAlgorithmPareto文件用来声明和传递参数
volcanoEruptionAlgorithmPareto.m文件

function [pareto_solutions, pareto_fitness] = volcanoEruptionAlgorithmPareto(num_iterations, num_individuals, dim, bounds, objective_functions)
    % 初始化种群
    population = randi([bounds(1), bounds(2)], num_individuals, dim);
    fitness = evaluateFitness(population, objective_functions);

    % 初始化Pareto前沿解集
    pareto_solutions = population;
    pareto_fitness = fitness;

    for iter = 1:num_iterations
        % 自适应喷发强度
        eruption_strength = ceil((1 - iter / num_iterations) * dim);
        
        new_population = population;
        
        for i = 1:num_individuals
            eruption_indices = randperm(dim, eruption_strength);
            new_individual = population(i, :);
            new_individual(eruption_indices) = randi([bounds(1), bounds(2)], 1, eruption_strength);
            new_population(i, :) = new_individual;
        end

        % 计算新个体的适应度
        new_fitness = evaluateFitness(new_population, objective_functions);

        % 更新种群
        for i = 1:num_individuals
            if dominates(new_fitness(i, :), fitness(i, :))
                population(i, :) = new_population(i, :);
                fitness(i, :) = new_fitness(i, :);
            end
        end

        % 更新Pareto前沿解集
        [pareto_solutions, pareto_fitness] = updateParetoFront(pareto_solutions, pareto_fitness, population, fitness);
        
        % 保持Pareto前沿解集的多样性
        [pareto_solutions, pareto_fitness] = maintainDiversity(pareto_solutions, pareto_fitness);
    end
end

function fitness = evaluateFitness(population, objective_functions)
    num_individuals = size(population, 1);
    num_objectives = length(objective_functions);
    fitness = zeros(num_individuals, num_objectives);

    for i = 1:num_individuals
        for j = 1:num_objectives
            fitness(i, j) = objective_functions{j}(population(i, :));
        end
    end
end

function is_dominant = dominates(fitness1, fitness2)
    % 判断fitness1是否支配fitness2
    is_dominant = all(fitness1 <= fitness2) && any(fitness1 < fitness2);
end

function [pareto_solutions, pareto_fitness] = updateParetoFront(pareto_solutions, pareto_fitness, population, fitness)
    % 合并当前种群和Pareto前沿解集
    combined_solutions = [pareto_solutions; population];
    combined_fitness = [pareto_fitness; fitness];

    % 找到Pareto前沿解集
    num_solutions = size(combined_solutions, 1);
    is_pareto = true(num_solutions, 1);

    for i = 1:num_solutions
        for j = 1:num_solutions
            if i ~= j && dominates(combined_fitness(j, :), combined_fitness(i, :))
                is_pareto(i) = false;
                break;
            end
        end
    end

    pareto_solutions = combined_solutions(is_pareto, :);
    pareto_fitness = combined_fitness(is_pareto, :);
end

function [pareto_solutions, pareto_fitness] = maintainDiversity(pareto_solutions, pareto_fitness)
    % 计算拥挤距离
    num_solutions = size(pareto_solutions, 1);
    num_objectives = size(pareto_fitness, 2);
    crowding_distance = zeros(num_solutions, 1);

    for obj = 1:num_objectives
        [sorted_fitness, sorted_indices] = sort(pareto_fitness(:, obj));
        crowding_distance(sorted_indices(1)) = Inf;
        crowding_distance(sorted_indices(end)) = Inf;
        
        for i = 2:num_solutions-1
            crowding_distance(sorted_indices(i)) = crowding_distance(sorted_indices(i)) + ...
                (sorted_fitness(i+1) - sorted_fitness(i-1)) / (max(sorted_fitness) - min(sorted_fitness));
        end
    end

    % 按拥挤距离排序并选择前num_individuals个解
    [~, sorted_indices] = sort(crowding_distance, 'descend');
    pareto_solutions = pareto_solutions(sorted_indices, :);
    pareto_fitness = pareto_fitness(sorted_indices, :);

    % 去除重复解
    [pareto_solutions, unique_idx] = unique(pareto_solutions, 'rows');
    pareto_fitness = pareto_fitness(unique_idx, :);
end

runVolcanoEruptionAlgorithmPareto.m

% 示例使用
objective_functions = {@(x) sum(x.^2), @(x) sum((x-2).^2)};  % 多目标函数
num_iterations = 100;
num_individuals = 50;
dim = 10;  % 维度
bounds = [0, 10];  % 搜索空间

[pareto_solutions, pareto_fitness] = volcanoEruptionAlgorithmPareto(num_iterations, num_individuals, dim, bounds, objective_functions);
disp('Pareto前沿解集:');
disp(pareto_solutions);
disp('Pareto前沿适应度值:');
disp(pareto_fitness);

说明

初始化种群:
种群初始化在离散解空间中进行,每个个体都是一个在指定范围内的随机整数向量。

火山喷发阶段:
在每次迭代中,计算喷发强度eruption_strength,并随机选择一些位置进行喷发(即随机改变这些位置的值)。
这里使用randperm随机选择需要改变的维度位置,并生成新的个体。

适应度计算和更新:
计算新生成个体的适应度,如果新个体的适应度优于旧个体,则进行替换。
保留当前最优解,并在每次迭代中更新全局最优解。

效果

群体优化算法----火山爆发算法介绍以及离散优化Pareto最优解示例,在这里插入图片描述,第1张

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