智能优化算法在求解目标函数方面发挥着重要作用，它通过迭代、筛选等方法来寻找目标函数的最优值（极值）。以下是关于智能优化算法求解目标函数的详细介绍：
一、智能优化算法概述
智能优化算法是一种搜索算法，旨在通过迭代和筛选过程来找到目标函数的最优解。与神经网络算法不同，智能优化算法不直接利用目标函数的导数信息，而是基于目标函数的值来指导搜索过程。这类算法通常包含多个步骤，如初始化一组解、评估解的性能、选择解进行迭代等，直到满足停止条件为止。
二、目标函数在智能优化算法中的作用
目标函数是智能优化算法中用来评估解优劣的关键指标，它定义了问题的优化目标，即最大化或最小化的量。目标函数的选择对算法的性能和效果具有重要影响。一个好的目标函数应能够准确地反映问题的特性，并提供充分的信息用于指导算法。
三、智能优化算法求解目标函数的过程
- 初始化：给定一组初始解，这些解是算法搜索的起点。
- 评估：根据目标函数对当前这组解的性能进行评估，通常是将解代入目标函数并计算其值。
- 选择：从当前这组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础。选择的依据可以是目标函数的值或其他启发式信息。
- 迭代：对选定的解进行操作（如变异、交叉等），得到新的解。然后重新评估这些新解的性能，并重复上述步骤进行迭代。
- 停止条件：当满足一定的条件（如达到最大迭代次数、找到满足要求的解等）时，算法停止搜索并输出最优解。
四、智能优化算法的特点
- 全局搜索能力：智能优化算法通常具有全局搜索能力，能够在较大的解空间中寻找最优解。
- 鲁棒性：这类算法对初始解的选择不敏感，能够在不同的初始条件下找到较优的解。
- 易于实现：智能优化算法通常具有简单的实现方式，易于编程实现和调试。
五、智能优化算法的应用实例
智能优化算法在多个领域都有广泛的应用，如机器学习、图像处理、路径规划等。以路径规划为例，智能优化算法可以用于求解旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等，通过寻找最优的路径来降低运输成本或提高运输效率。
六、总结
智能优化算法通过迭代和筛选过程来求解目标函数的最优解，具有全局搜索能力和鲁棒性。在实际应用中，应根据具体问题的特点选择合适的目标函数和智能优化算法，以提高求解效率和效果。
求解下列函数：
代码实现
定义目标函数：
Get_Functions_details 函数的主要目的是为给定的优化函数 F（通过其标识符字符串表示）提供相关的参数设置，包括：
lb（lower bound）：优化变量的下界，通常是一个与问题维度dim相同长度的向量。ub（upper bound）：优化变量的上界，也是一个与dim相同长度的向量。dim（dimension）：问题的维度，即优化变量的数量。fobj（function object）：优化函数的句柄，指向实际计算目标函数值的函数。
function [lb,ub,dim,fobj] = Get_Functions_details(F)
switch F
case 'F1'
fobj = @F1;
lb=-100;
ub=100;
dim=30;
case 'F2'
fobj = @F2;
lb=-10;
ub=10;
dim=30;
case 'F3'
fobj = @F3;
lb=-100;
ub=100;
dim=30;
case 'F4'
fobj = @F4;
lb=-1.28;
ub=1.28;
dim=30;
case 'F5'
fobj = @F5;
lb=-100;
ub=100;
dim=30;
case 'F6'
fobj = @F6;
lb=-10;
ub=10;
dim=30;
end
% F1
function o = F1(x)
o=sum(x.^2);
end
% F2
function o= F2(x)
% dim=size(x,2);
for i=1:dim
o=sum(i.*(x.^2));
end
end
% F3
function o = F3(x)
o=sum(abs((x+.5)).^2);
end
% F4
function o = F4(x)
dim=size(x,2);
o=sum(1:dim.*(x.^4))+rand;
end
% F5
function o = F5(x)
o=-cos(x(1))*cos(x(2))*exp(-(x(1)-pi)^2-(x(2)-pi)^2);
end
% F6
function o = F6(x)
o=0.26*((x(1)^2)+(x(2)^2))-0.48*(x(1)*(x(2)));
end
end
initialization.m
初始化：处理所有变量具有相同边界范围的情况，也可以处理每个变量具有不同边界范围的情况。通过随机初始化，它确保了搜索算法的起点是随机且均匀的分布在问题空间内的。
% This function initialize the first population of search radiations (Agents)
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries
% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle
% number for both ub and lb
if Boundary_no==1
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end
% If each variable has a different lb and ub
if Boundary_no>1
for i=1:dim
ub_i=ub(i);
lb_i=lb(i);
Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;
end
endmain.m
clc
clear
close all
%%
Fun_name='F1';
SearchAgents_no=30;
Max_iterations=5000;
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Fun_name); % Object function information
%%
% 算法 WOA
[Best_score,Best_pos,WOA_cg_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iterations,lb,ub,dim,fobj);
% 算法 PSO
[Best_score1,Best_pos1,PSO_cg_curve]=PSO(SearchAgents_no,Max_iterations,lb,ub,dim,fobj);
% 算法DBO
[Best_score2,Best_pos2,DBO_cg_curve]=DBO(SearchAgents_no,Max_iterations,lb,ub,dim,fobj);
display(['The best solution obtained by WOA is ', num2str(Best_pos)]);
display(['The best optimal value of the objective function found by WOA is ', num2str(Best_score)]);
display(['The best solution obtained by PSO is ', num2str(Best_pos1)]);
display(['The best optimal value of the objective function found by PSO is ', num2str(Best_score1)]);
display(['The best solution obtained by DBO is ', num2str(Best_pos2)]);
display(['The best optimal value of the objective function found by DBO is ', num2str(Best_score2)]);
CNT=40;
k=round(linspace(1,Max_iterations,CNT));
iter=1:1:Max_iterations;
h1 = semilogy(iter(k),DBO_cg_curve(k),'m-^','linewidth',1);
hold on
h2 = semilogy(iter(k),WOA_cg_curve(k),'b-*','linewidth',1);
hold on
h3 = semilogy(iter(k),PSO_cg_curve(k),'r-o','linewidth',1);
title(Fun_name)
xlabel('Iteration');
ylabel('Best fitness so far');
legend('DBO','WOA','PSO');
