CEC2017(Python):五种算法(SSA、RFO、OOA、PSO、GWO)求解CEC2017

一、5种算法简介

1、麻雀搜索算法SSA

2、红狐优化算法RFO

3、鱼鹰优化算法OOA

4、粒子群优化算法PSO

5、灰狼优化算法GWO

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、5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 SSA import SSA from RFO import RFO from OOA import OOA from PSO import PSO from GWO import GWO plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] #主程序 function_name =12 #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 = RFO(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解 BestX3,BestF3,curve3 = OOA(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解 BestX4,BestF4,curve4 = PSO(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 #画收敛曲线图 Labelstr=['SSA','RFO','OOA','PSO','GWO'] Colorstr=['r','g','b','k','c'] 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]) 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.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() # ![](https://file.jishuzhan.net/article/1740720137390002177/d4f74b65fbd3f5bfc0dc731dcd8d659e.webp) #### (2)部分结果 ![](https://file.jishuzhan.net/article/1740720137390002177/93988a68203f5421e7d8f49e23a1793d.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1740720137390002177/7a4f71d139e9979cbe564219146ab7b6.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1740720137390002177/a14b7b3cf4c3de117328a48b73668185.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1740720137390002177/cdde6d4706bd414c8579e77c90de345d.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1740720137390002177/75c94100612d8a57f06ac0166aad34d7.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1740720137390002177/4ac13d5d820c4034c6072232b4251ae5.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1740720137390002177/98ded9da92fd0028f67f52891ed00a1c.webp) ### 四、完整Python代码 ![](https://file.jishuzhan.net/article/1740720137390002177/18a7927c81bc14c51b19ca838e8df552.webp)

相关推荐
CM莫问2 小时前
<论文>(微软)WINA:用于加速大语言模型推理的权重感知神经元激活
人工智能·算法·语言模型·自然语言处理·大模型·推理加速
程序员的世界你不懂3 小时前
Appium+python自动化(八)- 认识Appium- 下章
python·appium·自动化
_r0bin_3 小时前
前端面试准备-7
开发语言·前端·javascript·fetch·跨域·class
zhang98800003 小时前
JavaScript 核心原理深度解析-不停留于表面的VUE等的使用!
开发语言·javascript·vue.js
恸流失3 小时前
DJango项目
后端·python·django
计信金边罗4 小时前
是否存在路径(FIFOBB算法)
算法·蓝桥杯·图论
MZWeiei4 小时前
KMP 算法中 next 数组的构建函数 get_next
算法·kmp
Julyyyyyyyyyyy4 小时前
【软件测试】web自动化:Pycharm+Selenium+Firefox(一)
python·selenium·pycharm·自动化
Fanxt_Ja5 小时前
【JVM】三色标记法原理
java·开发语言·jvm·算法
蓝婷儿5 小时前
6个月Python学习计划 Day 15 - 函数式编程、高阶函数、生成器/迭代器
开发语言·python·学习