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该程序方法复现《改进蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化》两种改进算法模型#xff0c;即原始ALO算法的基础上添加了两种改进策略#xff1a;
- 改进1#xff1a;将原先的间断性边界收缩因子变为连续性边界…目录 1 主要内容
2 部分程序
3 程序结果
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该程序方法复现《改进蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化》两种改进算法模型即原始ALO算法的基础上添加了两种改进策略
- 改进1将原先的间断性边界收缩因子变为连续性边界收缩因子从而增强算法的遍历性
- 改进2将原先均衡的权重系数变为动态权重系数平衡算法的全局搜索和局部开发能力 2 部分程序
I(400/max_iter)*sinh(20*current_iter/max_iter); %% 改进1连续性边界收缩因子% Dicrease boundaries to converge towards antlion
lblb/(I); % Equation (2.10) in the paper
ubub/(I); % Equation (2.11) in the paper % Move the interval of [lb ub] around the antlion [lbanlion ubantlion]
if rand0.5lblbantlion; % Equation (2.8) in the paper
elselb-lbantlion;
endif rand0.5ububantlion; % Equation (2.9) in the paper
elseub-ubantlion;
end% This function creates n random walks and normalize accroding to lb and ub
% vectors
for i1:DimX [0 cumsum(2*(rand(max_iter,1)0.5)-1)]; % Equation (2.1) in the paper%[a b]---[c d]amin(X);bmax(X);clb(i);dub(i); X_norm((X-a).*(d-c))./(b-a)c; % Equation (2.7) in the paperRWs(:,i)X_norm;
end
3 程序结果 仿真图中包含改进后的IALO算法与原始ALO算法的比较可以看出性能提升明显。 程序包含23种测试函数可以通过修改main函数中的“F编号”修改测试函数并进行验证。 下载链接
