厨师优化算法求解单目标优化问题附matlab代码

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⛄ 内容介绍​

基于厨师的优化算法（Chef-Based Optimization Algorithm (CBOA)），是于2022年提出的一种基于人类行为的优化算法，该算法通过模拟厨师的烹饪行为来进行寻优，具有寻优能力强，收敛速度快等特点。元启发式算法在处理优化问题方面有着广泛的应用。在这项研究中，开发了一种新的元启发式算法，称为基于厨师的优化算法（CBOA）。CBOA设计的根本灵感来自于培训课程中学习烹饪技能的过程。对各个阶段的烹饪训练过程进行数学建模，目的是提高探索中的全局搜索能力和开发中的局部搜索能力。52 个标准目标函数的集合用于评估 CBOA 在解决优化问题方面的表现。优化结果表明，CBOA能够通过在探索和利用之间建立平衡来提供可接受的解决方案，并且在处理优化问题方面非常高效。此外，CBOA 处理实际应用的有效性还通过四个工程问题进行了测试。选择了 12 种著名的元启发式算法与 CBOA 进行比较。仿真结果表明，CBOA 的性能远远优于竞争算法，并且在解决优化问题方面更有效。

烹饪学生和年轻厨师参加培训课程，提高烹饪技能并成为厨师。这个概念类似于元启发式算法，其中初始化几个候选解决方案，然后通过迭代过程进行改进，以确定最佳候选解决方案作为算法实现结束时问题的解决方案。因此，将烹饪学生转变为烹饪学校厨师的过程是拟议 CBOA 设计的灵感来源。

假设烹饪学校中有一定数量的厨师教练。每位厨师导师负责授课。每个烹饪学生都可以选择参加哪些课程。厨师教练教授学生烹饪技巧和技巧。不过，厨师导师也会根据学校最好的厨师导师的指导和个人练习，努力提高自己的技能。烹饪学生尝试学习和模仿厨师教练的技能。此外，烹饪学生试图通过实践来提高他们所学到的技能。课程结束后，烹饪学生在接受的培训下成为熟练的厨师。

⛄ 部分代码

​​%%% Designed and Developed by Eva Trojovská and Mohammad Dehghani %%%​function [lowerbound,upperbound,dimension,fitness] = fun_info(F)​​switch F    case 'F1'        fitness = @F1;        lowerbound=-100;        upperbound=100;        dimension=30;            case 'F2'        fitness = @F2;        lowerbound=-10;        upperbound=10;        dimension=30;            case 'F3'        fitness = @F3;        lowerbound=-100;        upperbound=100;        dimension=30;            case 'F4'        fitness = @F4;        lowerbound=-100;        upperbound=100;        dimension=30;            case 'F5'        fitness = @F5;        lowerbound=-30;        upperbound=30;        dimension=30;            case 'F6'        fitness = @F6;        lowerbound=-100;        upperbound=100;        dimension=30;            case 'F7'        fitness = @F7;        lowerbound=-1.28;        upperbound=1.28;        dimension=30;            case 'F8'        fitness = @F8;        lowerbound=-500;        upperbound=500;        dimension=30;            case 'F9'        fitness = @F9;        lowerbound=-5.12;        upperbound=5.12;        dimension=30;            case 'F10'        fitness = @F10;        lowerbound=-32;        upperbound=32;        dimension=30;            case 'F11'        fitness = @F11;        lowerbound=-600;        upperbound=600;        dimension=30;            case 'F12'        fitness = @F12;        lowerbound=-50;        upperbound=50;        dimension=30;            case 'F13'        fitness = @F13;        lowerbound=-50;        upperbound=50;        dimension=30;            case 'F14'        fitness = @F14;        lowerbound=-65.536;        upperbound=65.536;        dimension=2;            case 'F15'        fitness = @F15;        lowerbound=-5;        upperbound=5;        dimension=4;            case 'F16'        fitness = @F16;        lowerbound=-5;        upperbound=5;        dimension=2;            case 'F17'        fitness = @F17;        lowerbound=[-5,0];        upperbound=[10,15];        dimension=2;            case 'F18'        fitness = @F18;        lowerbound=-2;        upperbound=2;        dimension=2;            case 'F19'        fitness = @F19;        lowerbound=0;        upperbound=1;        dimension=3;            case 'F20'        fitness = @F20;        lowerbound=0;        upperbound=1;        dimension=6;                 case 'F21'        fitness = @F21;        lowerbound=0;        upperbound=10;        dimension=4;                case 'F22'        fitness = @F22;        lowerbound=0;        upperbound=10;        dimension=4;                case 'F23'        fitness = @F23;        lowerbound=0;        upperbound=10;        dimension=4;            end​end​% F1​function R = F1(x)R=sum(x.^2);end​% F2​function R = F2(x)R=sum(abs(x))+prod(abs(x));end​% F3​function R = F3(x)dimension=size(x,2);R=0;for i=1:dimension    R=R+sum(x(1:i))^2;endend​% F4​function R = F4(x)R=max(abs(x));end​% F5​function R = F5(x)dimension=size(x,2);R=sum(100*(x(2:dimension)-(x(1:dimension-1).^2)).^2+(x(1:dimension-1)-1).^2);end​% F6​function R = F6(x)R=sum(floor((x+.5)).^2);end​% F7​function R = F7(x)dimension=size(x,2);R=sum([1:dimension].*(x.^4))+rand;end​% F8​function R = F8(x)R=sum(-x.*sin(sqrt(abs(x))));end​% F9​function R = F9(x)dimension=size(x,2);R=sum(x.^2-10*cos(2*pi.*x))+10*dimension;end​% F10​function R = F10(x)dimension=size(x,2);R=-20*exp(-.2*sqrt(sum(x.^2)/dimension))-exp(sum(cos(2*pi.*x))/dimension)+20+exp(1);end​% F11​function R = F11(x)dimension=size(x,2);R=sum(x.^2)/4000-prod(cos(x./sqrt([1:dimension])))+1;end​% F12​function R = F12(x)dimension=size(x,2);R=(pi/dimension)*(10*((sin(pi*(1+(x(1)+1)/4)))^2)+sum((((x(1:dimension-1)+1)./4).^2).*...(1+10.*((sin(pi.*(1+(x(2:dimension)+1)./4)))).^2))+((x(dimension)+1)/4)^2)+sum(Ufun(x,10,100,4));end​% F13​function R = F13(x)dimension=size(x,2);R=.1*((sin(3*pi*x(1)))^2+sum((x(1:dimension-1)-1).^2.*(1+(sin(3.*pi.*x(2:dimension))).^2))+...((x(dimension)-1)^2)*(1+(sin(2*pi*x(dimension)))^2))+sum(Ufun(x,5,100,4));end​% F14​function R = F14(x)aS=[-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    bS(j)=sum((x'-aS(:,j)).^6);endR=(1/500+sum(1./([1:25]+bS))).^(-1);end​% F15​function R = F15(x)aK=[.1957 .1947 .1735 .16 .0844 .0627 .0456 .0342 .0323 .0235 .0246];bK=[.25 .5 1 2 4 6 8 10 12 14 16];bK=1./bK;R=sum((aK-((x(1).*(bK.^2+x(2).*bK))./(bK.^2+x(3).*bK+x(4)))).^2);end​% F16​function R = F16(x)R=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);end​% F17​function R = F17(x)R=(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;end​% F18​function R = F18(x)R=(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)));end​% F19​function R = F19(x)aH=[3 10 30;.1 10 35;3 10 30;.1 10 35];cH=[1 1.2 3 3.2];pH=[.3689 .117 .2673;.4699 .4387 .747;.1091 .8732 .5547;.03815 .5743 .8828];R=0;for i=1:4    R=R-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2))));endend​% F20​function R = F20(x)aH=[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];cH=[1 1.2 3 3.2];pH=[.1312 .1696 .5569 .0124 .8283 .5886;.2329 .4135 .8307 .3736 .1004 .9991;....2348 .1415 .3522 .2883 .3047 .6650;.4047 .8828 .8732 .5743 .1091 .0381];R=0;for i=1:4    R=R-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2))));endend​% F21​function R = F21(x)aSH=[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];cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];​R=0;for i=1:5    R=R-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);endend​% F22​function R = F22(x)aSH=[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];cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];​R=0;for i=1:7    R=R-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);endend​% F23​function R = F23(x)aSH=[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];cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];​R=0;for i=1:10    R=R-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);endend​function R=Ufun(x,a,k,m)R=k.*((x-a).^m).*(x>a)+k.*((-x-a).^m).*(x<(-a));end​

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] Trojovská, E., Dehghani, M. A new human-based metahurestic optimization method based on mimicking cooking training. Sci Rep 12, 14861 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-19313-2

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合