基于改进的洗牌蛙跳算法在系统可靠性分析中的研究（Matlab代码实现）

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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

3 Matlab代码及文章讲解

4 参考文献

---

1 概述

文献来源：

 随着系统复杂性的增加，智能启发式优化方法越来越受到系统可靠性分析的重视。然而，系统可靠性的目标函数和约束条件是非线性的。因此，提出了一种基于洗牌蛙跳算法和细菌觅食算法的混合优化方法，以解决系统可靠性和冗余分配问题。首先，增加了随机分组策略，以保持种群的多样性。然后，使用莱维飞行更新策略来提高全局搜索能力。最后，引入了迁移操作的方法来逃避局部最优。所提出的方法是SFLA算法的新版本，然后分别应用于系统可靠性模型的数学测试和操作。结果表明，与常规方法相比，该方法可以获得系统可靠性最大值的最优解。

2 运行结果

文章改进的效果图： 

部分代码：

%% Majid Farzaneh
%% Shuffled Frog Leaping Algorithm for optimization problems

clc
clear
close all

m=4; % Number of Memeplexes
n=4;% Number of frogs in each memeplex
F=m*n; % Number of frogs
Nvar=10; % Number of Variables
MaxIter=10000; % Maximum number of Iteration
N=10; % Maximum Local iteration
alpha=0.1;
beta=1.5;
v=1;
u=1;
%% initial population of frogs
U=cell(1,F);
for i=1:F
    U{i}=make_a_frog(Nvar);
end
%% optimization loop:
for iter=1:MaxIter
    
    for i=1:F
        cost(i)=objfcn(U{i});
    end
    [vals,idxs]=sort(cost);
    best_cost=vals(1);
    Px=U{idxs(1)}   ;  % best Glogabl Frog
    
    disp(['iter ',num2str(iter),' ... best cost= ',num2str(best_cost)])
    plot(iter,best_cost,'k.')
    grid
    xlabel('iteration ');
    ylabel('cost')
    hold on
    pause(0.00001)
    for iii=1:numel(U) % Sort population
        U2{iii}=U{idxs(iii)}; 
    end
    U=U2;
    for i=1:m           % Step 5.2
        Y={};
        for j=(i-1)*n+1:i*n
            Y=[Y,U{j}];
        end        
        Pb=Y{1};
        Pw=Y{end};
        for iN=1:N      % Step 5.3
            D=(Pb-Pw)*rand; % Step 5.4
            Pw2=Pw+D;
            if objfcn(Pw2)                 Y{end}=Pw2;
            end
        end
        if isequal(Pw,Y{end})   % Step 5.8
            Y{end}=make_a_frog(Nvar);
        end
        for ny=1:numel(Y)
            Ycost(ny)=objfcn(Y{ny});
        end
        [Yval,Yidx]=sort(Ycost);
        for iii=1:numel(Y) % Sort population
            Y2{iii}=Y{Yidx(iii)}; 
        end
        Y=Y2;
        for jjj=n/2:n
     

3 Matlab代码及文章讲解

4 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]Li, Yancang, and Zhen Yan. "Improved shuffled frog leaping algorithm on system reliability analysis." Brain informatics 6.1 (2019): 1.