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目錄
💥1 概述
📚2 運作結果
🎉3 參考文獻
🌈4 Matlab代碼實作
💥1 概述
本文提出了一種稱為蚱蜢優化算法（GOA）的優化算法，并将其應用于結構優化中的挑戰性問題。所提出的算法在數學上模拟和模拟自然界中蚱蜢群的行為，以解決優化問題。GOA算法首先在包括CEC2005在内的一系列測試問題上進行基準測試，以定性和定量地測試和驗證其性能。然後使用它來找到 52 巴桁架、3 巴桁架和懸臂梁的最佳形狀，以證明其适用性。結果表明，與文獻中已知的和最新的算法相比，所提出的算法能夠提供更好的結果。實際應用的結果也證明了GOA在解決未知搜尋空間的實際問題方面的優點。
📚2 運作結果
主函數代碼：
clear all
clcSearchAgents_no=100; % Number of search agents
Function_name='F1'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper)
Max_iteration=500; % Maximum numbef of iterations
% Load details of the selected benchmark function
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);[Target_score,Target_pos,GOA_cg_curve, Trajectories,fitness_history, position_history]=GOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
figure('Position',[454 445 894 297])
%Draw search space
subplot(1,5,1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])
box on
axis tightsubplot(1,5,2);
hold on
for k1 = 1: size(position_history,1)
for k2 = 1: size(position_history,2)
plot(position_history(k1,k2,1),position_history(k1,k2,2),'.','markersize',1,'MarkerEdgeColor','k','markerfacecolor','k');
end
end
plot(Target_pos(1),Target_pos(2),'.','markersize',10,'MarkerEdgeColor','r','markerfacecolor','r');
title('Search history (x1 and x2 only)')
xlabel('x1')
ylabel('x2')
box on
axis tightsubplot(1,5,3);
hold on
plot(Trajectories(1,:));
title('Trajectory of 1st grasshopper')
xlabel('Iteration#')
box on
axis tightsubplot(1,5,4);
hold on
plot(mean(fitness_history));
title('Average fitness of all grasshoppers')
xlabel('Iteration#')
box on
axis tight%Draw objective space
subplot(1,5,5);
semilogy(GOA_cg_curve,'Color','r')
title('Convergence curve')
xlabel('Iteration#');
ylabel('Best score obtained so far');
box on
axis tight
set(gcf, 'position' , [39 479 1727 267]); display(['The best solution obtained by GOA is : ', num2str(Target_pos)]);
display(['The best optimal value of the objective funciton found by GOA is : ', num2str(Target_score)]);