智能优化算法-纵横交叉算法附matlab代码
智能优化算法-纵横交叉算法附matlab代码
TT_Matlab
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⛄ 内容介绍
纵横交叉算法（Vertical and Horizontal Cross Algorithm）是一种用于解决迷宫问题的启发式搜索算法。该算法的思想基于深度优先搜索和广度优先搜索。
在纵横交叉算法中，搜索者从起点开始，按照一定的规则进行搜索。首先，搜索者会向前移动一步，然后依次向左、向右、向上、继续四个方向移动一步，形成十个字形的搜索路径。接下来，对每个搜索路径上的节点，再次按照相同的规则进行搜索。这样，不断纵向和水平地交叉搜索，直到找到终点或者无法继续移动轨迹。
纵横交叉算法在搜索迷宫时具有极高的效率和准确性。它能够利用深度优先搜索的特点，在保证搜索效率的同时，覆盖整个迷宫空间。同时，它也能够利用广度优先搜索的特点特点是，在搜索过程中逐步扩大搜索范围，增加找到终极的可能性。
⛄ 部分代码
function Fit=BenFunctions(X,FunIndex,Dim)
global nfe;
nfe=nfe+
1
;
switch FunIndex
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%unimodal function%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%
%
Sphere
case
1
Fit=sum(X.^
2
);
%Schwefel
2.22
case
2
Fit=sum(abs(X))+prod(abs(X));
%Schwefel
1.2
case
3
Fit=
0
;
for
i=
1
:Dim
Fit=Fit+sum(X(
1
:i
))^
2
;
end
%Schwefel
2.21
case
4
Fit=max(abs(X));
%Rosenbrock
case
5
Fit=sum(
100
*(X(
2
:Dim
)-(X(
1
:Dim-
1
).^
2
)).^
2
+(X(
1
:Dim-
1
)-
1
).^
2
);
%Step
case
6
Fit=sum(floor((X+.
5
)).^
2
);
%Quartic
case
7
Fit=sum([
1
:Dim
].*(X.^
4
))+rand;
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%multimodal function%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%Schwefel
case
8
Fit=sum(-X.*sin(sqrt(abs(X))));
%Rastrigin
case
9
Fit=sum(X.^
2
-
10
*cos(
2
*pi.*X))+
10
*Dim;
%Ackley
case
10
Fit=-
20
*exp(-.
2
*sqrt(sum(X.^
2
)/Dim))-exp(sum(cos(
2
*pi.*X))/Dim)+
20
+exp(
1
);
%Griewank
case
11
Fit=sum(X.^
2
)/
4000
-prod(cos(X./sqrt([
1
:Dim
])))+
1
;
%Penalized
case
12
a=
10
;k=
100
;m=
4
;
Dim=length(X);
Fit=(pi/Dim)*(
10
*((sin(pi*(
1
+(X(
1
)+
1
)/
4
)))^
2
)+sum((((X(
1
:Dim-
1
)+
1
)./
4
).^
2
).*...
(
1
+
10
.*((sin(pi.*(
1
+(X(
2
:Dim
)+
1
)./
4
)))).^
2
))+((X(Dim)+
1
)/
4
)^
2
)+sum(k.*...
((X-a).^m).*(X>a)+k.*((-X-a).^m).*(X<(-a)));
%Penalized2
case
13
a=
10
;k=
100
;m=
4
;
Dim=length(X);
Fit=.
1
*((sin(
3
*pi*X(
1
)))^
2
+sum((X(
1
:Dim-
1
)-
1
).^
2
.*(
1
+(sin(
3
.*pi.*X(
2
:Dim
))).^
2
))+...
((X(Dim)-
1
)^
2
)*(
1
+(sin(
2
*pi*X(Dim)))^
2
))+sum(k.*...
((X-a).^m).*(X>a)+k.*((-X-a).^m).*(X<(-a)));
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
%%fixed-dimensionalmultimodalfunction%
%%%
%%%
%%%
%%%
%
%Foxholes
case
14
a=[-
32
-
16
0
16
32
-
32
-
16
0
16
32
-
32
-
16
0
16
32
-
32
-
16
0
16
32
-
32
-
16
0
16
32
;,...
-
32
-
32
-
32
-
32
-
32
-
16
-
16
-
16
-
16
-
16
0
0
0
0
0
16
16
16
16
16
32
32
32
32
32
];
for
j=
1
:
25
b(j)=sum((X
’-a(:,j)).^6);
end
Fit=(1/500+sum(1./([1:25]+b))).^(-1);
%Kowalik
case 15
a=[.1957 .1947 .1735 .16 .0844 .0627 .0456 .0342 .0323 .0235 .0246];
b=[.25 .5 1 2 4 6 8 10 12 14 16];b=1./b;
Fit=sum((a-((X(1).*(b.^2+X(2).*b))./(b.^2+X(3).*b+X(4)))).^2);
%Six Hump Camel
case 16
Fit=4*(X(1)^2)-2.1*(X(1)^4)+(X(1)^6)/3+X(1)*X(2)-4*(X(2)^2)+4*(X(2)^4);
%Branin
case 17
Fit=(X(2)-(X(1)^2)*5.1/(4*(pi^2))+5/pi*X(1)-6)^2+10*(1-1/(8*pi))*cos(X(1))+10;
%GoldStein-Price
case 18
Fit=(1+(X(1)+X(2)+1)^2*(19-14*X(1)+3*(X(1)^2)-14*X(2)+6*X(1)*X(2)+3*X(2)^2))*...
(30+(2*X(1)-3*X(2))^2*(18-32*X(1)+12*(X(1)^2)+48*X(2)-36*X(1)*X(2)+27*(X(2)^2)));
%Hartman 3
case 19
a=[3 10 30;.1 10 35;3 10 30;.1 10 35];c=[1 1.2 3 3.2];
p=[.3689 .117 .2673;.4699 .4387 .747;.1091 .8732 .5547;.03815 .5743 .8828];
Fit=0;
for i=1:4
Fit=Fit-c(i)*exp(-(sum(a(i,:).*((X-p(i,:)).^2))));
end
%Hartman 6
case 20
af=[10 3 17 3.5 1.7 8;.05 10 17 .1 8 14;3 3.5 1.7 10 17 8;17 8 .05 10 .1 14];
cf=[1 1.2 3 3.2];
pf=[.1312 .1696 .5569 .0124 .8283 .5886;.2329 .4135 .8307 .3736 .1004 .9991;...
.2348 .1415 .3522 .2883 .3047 .6650;.4047 .8828 .8732 .5743 .1091 .0381];
Fit=0;
for i=1:4
Fit=Fit-cf(i)*exp(-(sum(af(i,:).*((X-pf(i,:)).^2))));
end
%Shekel 5
case 21
a=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];
c=[0.1 0.2 0.2 0.4 0.4 0.6 0.3 0.7 0.5 0.5];
Fit=0;
for i=1:5
Fit=Fit-1/((X-a(i,:))*(X-a(i,:))’
+c(i));
end
%Shekel
7
case
22
a=[
4
4
4
4
;
1
1
1
1
;
8
8
8
8
;
6
6
6
6
;
3
7
3
7
;
2
9
2
9
;
5
5
3
3
;
8
1
8
1
;
6
2
6
2
;
7
3.6
7
3.6
];
c=[
0
.
1
0
.
2
0
.
2
0
.
4
0
.
4
0
.
6
0
.
3
0
.
7
0
.
5
0
.
5
];
Fit=
0
;
for
i=
1
:
7
Fit=Fit-
1
/((X-a(i,
:
))*(X-a(i,
:
))
’+c(i));
end
%Shekel 10
% otherwise
% a=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];
% c=[0.1 0.2 0.2 0.4 0.4 0.6 0.3 0.7 0.5 0.5];
% Fit=0;
% for i=1:10
% Fit=Fit-1/((X-a(i,:))*(X-a(i,:))’
+c(i));
%
end
case
23
% ESTIMATION OF SOLAR PV PARAMETERS
% SINGLE DIODE MODEL
% DATA FROM GWO PAPER PROVIDED BY PACHAURI SIR
% SEQUENCE OF
VALUES:
Iph(A), Isd(A),Rs(ohm), Rsh(ohm),a1 (IDEALITY FACTOR OF DIODE)
% S IS THE IRRADIANCE, TEMP IS THE TEMPRATURE
% S=
1000
W/m2; TEMP=
33
0C=
306
KELVIN
% I-V
DATA:
57
mm diameter industrial silicon solar cell (R.T.C. France)
% VE EXPERIMENTED DATA OF VOLTAGE
% IE EXPERIMENTED DATA OF CURRENT
TEMP=
306.15
;
VE=[-
0
.
2057
,-
0
.
1291
,-
0
.
05
88,
0
.
0057
,
0
.
0646
,
0
.
1185
,
0
.
1678
,
0
.
2132
,
0
.
2545
,
0
.
2924
,
0
.
3269
,
0
.
3585
,
0
.
3873
,
0
.
4137
,
0
.
4373
,
0
.
459
,
0
.
4784
,
0
.
496
,
0
.
5119
,
0
.
5265
,
0
.
5398
,
0
.
5521
,
0
.
5633
,
0
.
5736
,
0
.
5833
,
0
.
59
];
IE=[
0
.
764
,
0
.
762
,
0
.
7605
,
0
.
7605
,
0
.
76
,
0
.
759
,
0
.
757
,
0
.
757
,
0
.
7555
,
0
.
754
,
0
.
7505
,
0
.
7465
,
0
.
7385
,
0
.
728
,
0
.
7065
,
0
.
6755
,
0
.
632
,
0
.
573
,
0
.
499
,
0
.
413
,
0
.
3165
,
0
.
212
,
0
.
1035
,-
0
.
01
,-
0
.
123
,-
0
.
21
];
PE=VE.*IE;
k=
1.3806503
*
10
^-
23
; %
k:
BOLTZMANN CONSTANT (J/K)
q=
1.60217646
*
10
^-
19
; %
q:
CHARGE ON ELECTRON (COULOMB)
NCS=
1
; %
NCS:
NUMBER OF CELLS CONNECTED IN SERIES
VT=(NCS*k*TEMP)/q;
Iph=X(
1
);Isd=X(
2
);Rs=X(
3
);Rsh=X(
4
);a1=X(
5
);
for
i=
1
:length
(IE)
t1=Isd*(exp((VE(i)+IE(i)*Rs)/a1*VT)-
1
);
t2=(VE(i)+IE(i)*Rs)/Rsh;
% IC(i)=Iph-t1-t2;
% IC(i)=(Iph-t1-t2)-IE(i);
IC(i)=IE(i)-(Iph-t1-t2);
end
N=length(IE);
%RMSE
Fit=sqrt((
1
/N)*sum((IC-IE).^
2
));
% NRMSE
% Fit=sqrt((
1
/N)*sum((IC-IE).^
2
))/sqrt((
1
/N)*sum((IE).^
2
));
% target=abs(sum(IC-IE));
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 方宏伟.基于多智能体纵横交叉算法的热电联产经济调度研究[D].广东工业大学[2023-07-29].
[2] 李正硕.纵横交叉算法的优化及其在电力系统调度中的应用[J].[2023-07-29].
[3] 刘凯.纵横交叉算法在地区电网无功优化中的研究与应用[D].广东工业大学,2015.