CEC2017(Python):七种算法(RFO、DBO、HHO、SSA、DE、GWO、OOA)求解CEC2017

2024-01-05 04:20

本文主要是介绍CEC2017(Python):七种算法(RFO、DBO、HHO、SSA、DE、GWO、OOA)求解CEC2017,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、7种算法简介

1、红狐优化算法RFO

2、蜣螂优化算法DBO

3、哈里斯鹰优化算法HHO

4、麻雀搜索算法SSA

5、差分进化算法DE

6、灰狼优化算法GWO

7、鱼鹰优化算法OOA

二、CEC2017简介

参考文献:

[1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Suganthan, P. N. (2016). “Problem definitions and evaluation criteria for the CEC2017 special session and competition on single objective real-parameter numerical optimization,” Technical Report. Nanyang Technological University, Singapore.

三、7种算法求解CEC2017

(1)部分Python代码

import cec2017.functions as functions
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from RFO import RFO
from SSA import SSA
from OOA import OOA
from DBO import DBO
from DE import DE
from GWO import GWO
from HHO import HHO
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei']
#主程序
function_name =5 #CEC2017 测试函数 1-29
SearchAgents_no = 50#种群大小
Max_iter = 100#最大迭代次数
dim=30;#维度只能是 10/30/50/100
lb = -100*np.ones(dim)#下界
ub = 100*np.ones(dim)#上界
fobj= functions.all_functions[function_name-1]BestX1,BestF1,curve1 = SSA(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX2,BestF2,curve2 = OOA(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX3,BestF3,curve3 = DBO(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX4,BestF4,curve4 = DE(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX5,BestF5,curve5 = GWO(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX6,BestF6,curve6 = HHO(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
BestX7,BestF7,curve7 = RFO(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解
#画收敛曲线图
Labelstr=['SSA','OOA','DBO','DE','GWO','HHO','RFO']
Colorstr=['r','g','b','k','c','m','y']
if BestF1>0:plt.semilogy(curve1,color=Colorstr[0],linewidth=2,label=Labelstr[0])plt.semilogy(curve2,color=Colorstr[1],linewidth=2,label=Labelstr[1])plt.semilogy(curve3,color=Colorstr[2],linewidth=2,label=Labelstr[2])plt.semilogy(curve4,color=Colorstr[3],linewidth=2,label=Labelstr[3])plt.semilogy(curve5,color=Colorstr[4],linewidth=2,label=Labelstr[4])plt.semilogy(curve6,color=Colorstr[5],linewidth=2,label=Labelstr[5])plt.semilogy(curve7,color=Colorstr[6],linewidth=2,label=Labelstr[6])
else:plt.plot(curve1,color=Colorstr[0],linewidth=2,label=Labelstr[0])plt.plot(curve2,color=Colorstr[1],linewidth=2,label=Labelstr[1])plt.plot(curve3,color=Colorstr[2],linewidth=2,label=Labelstr[2])plt.plot(curve4,color=Colorstr[3],linewidth=2,label=Labelstr[3])plt.plot(curve5,color=Colorstr[4],linewidth=2,label=Labelstr[4])plt.plot(curve6,color=Colorstr[5],linewidth=2,label=Labelstr[5])plt.plot(curve7,color=Colorstr[6],linewidth=2,label=Labelstr[6])plt.xlabel("Iteration")
plt.ylabel("Fitness")
plt.xlim(0,Max_iter)
plt.title("CEC2017-F"+str(function_name))
plt.legend()
plt.savefig(str(function_name)+'.png')
plt.show()
#

(2)部分结果

四、完整Python代码

这篇关于CEC2017(Python):七种算法(RFO、DBO、HHO、SSA、DE、GWO、OOA)求解CEC2017的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/571635

相关文章

Conda与Python venv虚拟环境的区别与使用方法详解

《Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用方法详解》随着Python社区的成长,虚拟环境的概念和技术也在不断发展,:本文主要介绍Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用... 目录前言一、Conda 与 python venv 的核心区别1. Conda 的特点2. Python v

Python使用python-can实现合并BLF文件

《Python使用python-can实现合并BLF文件》python-can库是Python生态中专注于CAN总线通信与数据处理的强大工具,本文将使用python-can为BLF文件合并提供高效灵活... 目录一、python-can 库:CAN 数据处理的利器二、BLF 文件合并核心代码解析1. 基础合

Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具

《Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具》在处理视频数据时,获取视频的时长是一项常见且基础的需求,本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV获取视频时长,并对每一行代码进行深入解析... 目录一、代码实现二、代码解析1. 导入 OpenCV 库2. 定义获取视频时长的函数3. 打开视频文

Python中你不知道的gzip高级用法分享

《Python中你不知道的gzip高级用法分享》在当今大数据时代,数据存储和传输成本已成为每个开发者必须考虑的问题,Python内置的gzip模块提供了一种简单高效的解决方案,下面小编就来和大家详细讲... 目录前言:为什么数据压缩如此重要1. gzip 模块基础介绍2. 基本压缩与解压缩操作2.1 压缩文

Python设置Cookie永不超时的详细指南

《Python设置Cookie永不超时的详细指南》Cookie是一种存储在用户浏览器中的小型数据片段,用于记录用户的登录状态、偏好设置等信息,下面小编就来和大家详细讲讲Python如何设置Cookie... 目录一、Cookie的作用与重要性二、Cookie过期的原因三、实现Cookie永不超时的方法(一)

Python内置函数之classmethod函数使用详解

《Python内置函数之classmethod函数使用详解》:本文主要介绍Python内置函数之classmethod函数使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录1. 类方法定义与基本语法2. 类方法 vs 实例方法 vs 静态方法3. 核心特性与用法(1编程客

Python函数作用域示例详解

《Python函数作用域示例详解》本文介绍了Python中的LEGB作用域规则,详细解析了变量查找的四个层级,通过具体代码示例,展示了各层级的变量访问规则和特性,对python函数作用域相关知识感兴趣... 目录一、LEGB 规则二、作用域实例2.1 局部作用域(Local)2.2 闭包作用域(Enclos

Python实现对阿里云OSS对象存储的操作详解

《Python实现对阿里云OSS对象存储的操作详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现对阿里云OSS对象存储的操作相关知识,包括连接,上传,下载,列举等功能,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录一、直接使用代码二、详细使用1. 环境准备2. 初始化配置3. bucket配置创建4. 文件上传到os

Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧

《Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧》本文解析了雪花算法的原理、Java实现及生产实践,涵盖ID结构、位运算技巧、时钟回拨处理、WorkerId分配等关键点,并探讨了百度UidGen... 目录一、雪花算法核心原理1.1 算法起源1.2 ID结构详解1.3 核心特性二、Java实现解析2.

使用Python实现可恢复式多线程下载器

《使用Python实现可恢复式多线程下载器》在数字时代,大文件下载已成为日常操作,本文将手把手教你用Python打造专业级下载器,实现断点续传,多线程加速,速度限制等功能,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录一、智能续传:从崩溃边缘抢救进度二、多线程加速:榨干网络带宽三、速度控制:做网络的好邻居四、终端交互