Python实现剑龙优化算法 (Stegosaurus Optimization Algorithm, SOA)优化函数（付完整代码）
Python实现剑龙优化算法 (Stegosaurus Optimization Algorithm, SOA)优化函数（付完整代码）
1.剑龙优化算法介绍
剑龙优化算法（Stegosaurus Optimization Algorithm，SOA）是一种受剑龙独特生理结构和行为模式启发而设计的元启发式优化算法。该算法模拟了剑龙背部的骨板调节体温机制以及尾部尖刺的防御行为，将其转化为数学优化模型，用于解决复杂工程优化问题。
SOA的核心灵感来源于剑龙通过调整骨板角度以最大化散热效率或吸收热量的能力，以及利用尾部尖刺进行精准防御的策略。算法将解空间中的候选解视为“剑龙个体”，其位置更新机制包含两个关键阶段：一是“温度调节阶段”，模拟骨板对环境的响应，通过随机调整解的方向以平衡全局探索和局部开发；二是“防御攻击阶段”，模拟尾部尖刺的精准攻击，通过局部精细搜索提升收敛精度。
算法通过适应性权重和随机参数模拟剑龙对环境的动态适应过程，能够在探索与利用之间实现有效平衡。与其他优化算法（如粒子群优化、遗传算法）相比，SOA在解决高维、多峰和非线性优化问题时表现出较强的鲁棒性和收敛速度。
2.Python代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义目标函数：y = sum((x-0.5)^2)
def objective_function(x):"""目标函数：计算10维函数值"""return np.sum((x - 0.5) ** 2)class StegosaurusOptimization:"""剑龙优化算法类"""def __init__(self, objective_func, dim=10, population_size=30, max_iter=100,lower_bound=0, upper_bound=1):"""初始化剑龙优化算法参数参数:- objective_func: 目标函数- dim: 问题维度- population_size: 种群大小- max_iter: 最大迭代次数- lower_bound: 变量下界- upper_bound: 变量上界"""self.objective_func = objective_funcself.dim = dim # 维度设置为10self.pop_size = population_size # 剑龙种群数量self.max_iter = max_iter # 最大迭代次数self.lb = lower_bound # 变量下界self.ub = upper_bound # 变量上界# 初始化种群self.population = np.random.uniform(low=self.lb, high=self.ub,size=(self.pop_size, self.dim))# 计算初始适应度self.fitness = np.array([self.objective_func(ind) for ind in self.population])# 记录全局最优解self.global_best_index = np.argmin(self.fitness)self.global_best_position = self.population[self.global_best_index].copy()self.global_best_fitness = self.fitness[self.global_best_index]# 记录每次迭代的最优适应度，用于绘图self.best_fitness_history = []def _update_position(self, current_pos, current_fitness, best_pos, best_fitness):"""更新剑龙位置模拟剑龙的觅食行为：- 向更优解移动- 加入随机扰动探索新区域"""# 计算移动方向r1 = np.random.rand() # 随机因子r2 = np.random.rand(self.dim) # 维度相关随机因子# 剑龙的移动策略：结合最优解方向和随机探索if current_fitness < best_fitness:# 如果当前解更好，进行局部搜索new_pos = current_pos + r1 * 0.1 * (current_pos - best_pos) + \0.05 * r2 * (self.ub - self.lb)else:# 否则向最优解移动new_pos = current_pos + r1 * 0.5 * (best_pos - current_pos) + \0.1 * r2 * (self.ub - self.lb)# 边界处理new_pos = np.clip(new_pos, self.lb, self.ub)return new_posdef _social_behavior(self):"""模拟剑龙的社交行为剑龙群体中信息共享，优秀个体影响其他个体"""# 按适应度排序sorted_indices = np.argsort(self.fitness)# 前20%的优秀个体影响其他个体influence_count = int(0.2 * self.pop_size)for i in range(influence_count, self.pop_size):# 随机选择一个优秀个体influencer_idx = np.random.randint(0, influence_count)influencer_pos = self.population[sorted_indices[influencer_idx]]# 受影响的个体向优秀个体移动r = np.random.rand()self.population[i] = self.population[i] + 0.3 * r * (influencer_pos - self.population[i])self.population[i] = np.clip(self.population[i], self.lb, self.ub)def optimize(self):"""执行剑龙优化算法"""for iter in range(self.max_iter):# 更新每个剑龙的位置for i in range(self.pop_size):new_pos = self._update_position(self.population[i],self.fitness[i],self.global_best_position,self.global_best_fitness)# 计算新位置的适应度new_fitness = self.objective_func(new_pos)# 如果新位置更优，则更新if new_fitness < self.fitness[i]:self.population[i] = new_posself.fitness[i] = new_fitness# 更新全局最优if new_fitness < self.global_best_fitness:self.global_best_position = new_pos.copy()self.global_best_fitness = new_fitness# 执行社交行为self._social_behavior()# 更新适应度（社交行为后）self.fitness = np.array([self.objective_func(ind) for ind in self.population])current_best_idx = np.argmin(self.fitness)# 更新全局最优if self.fitness[current_best_idx] < self.global_best_fitness:self.global_best_position = self.population[current_best_idx].copy()self.global_best_fitness = self.fitness[current_best_idx]# 记录当前迭代的最优适应度self.best_fitness_history.append(self.global_best_fitness)# 打印迭代信息if (iter + 1) % 10 == 0:print(f"迭代次数: {iter + 1}, 最优适应度: {self.global_best_fitness:.6f}")return self.global_best_position, self.global_best_fitnessdef plot_convergence_curve(self):"""绘制收敛曲线"""plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(range(1, self.max_iter + 1), self.best_fitness_history)plt.title('剑龙优化算法的收敛曲线')plt.xlabel('迭代次数')plt.ylabel('最优适应度值')plt.grid(True)plt.show()# 主函数
def main():# 创建剑龙优化算法实例，优化10维函数soa = StegosaurusOptimization(objective_function,dim=10, # 10维函数population_size=50,max_iter=200,lower_bound=0,upper_bound=1)# 执行优化best_position, best_fitness = soa.optimize()# 显示优化结果print("\n优化结果:")print(f"最优位置: {best_position}")print(f"最优适应度值: {best_fitness:.6f}")# 确保中文显示正常plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "Arial Unicode MS", "sans-serif"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 解决负号显示问题# 绘制迭代曲线soa.plot_convergence_curve()# 保持窗口打开plt.ioff() # 关闭交互模式plt.show()if __name__ == "__main__":main()
3.程序结果
迭代次数: 190, 最优适应度: 0.037376
迭代次数: 200, 最优适应度: 0.037376
优化结果:
最优位置: [0.45505218 0.53106685 0.52990886 0.48573503 0.55435184 0.54793402
0.62083922 0.60520667 0.54715607 0.48790803]
最优适应度值: 0.037376
4.代码、程序订制(MATLAB、Python)
4.1 各类智能算法
中文名称 | 英文全称 | 缩写 | 出现年份 |
遗传算法 | Genetic Algorithm | GA | 1975 |
粒子群优化算法 | Particle Swarm Optimization | PSO | 1995 |
蚁群优化算法 | Ant Colony Optimization | ACO | 1992 |
模拟退火算法 | Simulated Annealing | SA | 1983 |
免疫优化算法 | Immune Optimization Algorithm | IA | 1986 |
贪婪算法 | Greedy Algorithm | - | 1970 |
差分进化算法 | Differential Evolution | DE | 1997 |
混合蛙跳算法 | Shuffled Frog Leaping Algorithm | SFLA | 2003 |
人工蜂群算法 | Artificial Bee Colony | ABC | 2005 |
人工鱼群算法 | Artificial Fish Swarm Algorithm | AFSA | 2002 |
萤火虫算法 | Glowworm Swarm Optimization | GSO | 2005 |
果蝇优化算法 | Fruit Fly Optimization Algorithm | FOA | 2011 |
布谷鸟搜索算法 | Cuckoo Search | CS | 2009 |
猴群算法 | Monkey Algorithm | MA | 2008 |
免疫网络算法 | Immune Network Algorithm | aiNet | 2000 |
水滴算法 | Intelligent Water Drops Algorithm | IWD | 2007 |
和声搜索算法 | Harmony Search | HS | 2001 |
克隆选择算法 | Clonal Selection Algorithm | CLONALG | 2000 |
禁忌搜索算法 | Tabu Search | TS | 1986 |
爬山算法 | Hill Climbing | HC | 1940 |
引力搜索算法 | Gravitational Search Algorithm | GSA | 2009 |
细菌觅食优化算法 | Bacterial Foraging Optimization | BFO | 2002 |
蝙蝠算法 | Bat Algorithm | BA | 2010 |
邻域搜索算法 | Neighborhood Search | NS | 1960 |
变邻域搜索算法 | Variable Neighborhood Search | VNS | 1997 |
蜜蜂交配优化算法 | Honey Bees Mating Optimization | HBMO | 2001 |
文化基因算法 | Memetic Algorithm | MA | 1989 |
烟花算法 | Fireworks Algorithm | FWA | 2010 |
思维进化算法 | Mind Evolutionary Algorithm | MEA | 1998 |
蜻蜓算法 | Dragonfly Algorithm | DA | 2016 |
虚拟力场算法 | Virtual Force Field Algorithm | VFF | 1989 |
遗传规划 | Genetic Programming | GP | 1992 |
鲸鱼优化算法 | Whale Optimization Algorithm | WOA | 2016 |
灰狼优化算法 | Grey Wolf Optimizer | GWO | 2014 |
狼群算法 | Wolf Pack Algorithm | WPA | 2007 |
鸡群优化算法 | Chicken Swarm Optimization | CSO | 2014 |
生物地理学优化算法 | Biogeography-Based Optimization | BBO | 2008 |
分布估计算法 | Estimation of Distribution Algorithm | EDA | 1996 |
帝国竞争算法 | Imperialist Competitive Algorithm | ICA | 2007 |
天牛须搜索算法 | Beetle Antennae Search Algorithm | BAS | 2017 |
头脑风暴优化算法 | Brain Storm Optimization | BSO | 2011 |
人工势场法 | Artificial Potential Field | APF | 1986 |
猫群算法 | Cat Swarm Optimization | CSO | 2006 |
蚁狮优化算法 | Ant Lion Optimizer | ALO | 2015 |
飞蛾火焰优化算法 | Moth-Flame Optimization | MFO | 2015 |
蘑菇繁殖优化算法 | Mushroom Reproduction Optimization | MRO | 2020 |
麻雀搜索算法 | Sparrow Search Algorithm | SSA | 2020 |
水波优化算法 | Water Wave Optimization | WWO | 2015 |
斑鬣狗优化算法 | Spotted Hyena Optimizer | SHO | 2017 |
雪融优化算法 | Snow Ablation Optimization | SAO | 2022 |
蝴蝶优化算法 | Butterfly Optimization Algorithm | BOA | 2019 |
磷虾群算法 | Krill Herd Algorithm | KHA | 2012 |
黏菌算法 | Slime Mould Algorithm | SMA | 2020 |
人类学习优化算法 | Human Learning Optimization | HLO | 2014 |
母亲优化算法 | Mother Optimization Algorithm | MOA | 2023 |
4.2各类优化问题
各种优化课题 | 各种优化课题 |
车间调度 | 路由路网优化 |
机场调度 | 顺序约束项目调度 |
工程项目调度 | 双层规划 |
港口调度 | 零件拆卸装配问题优化 |
生产线平衡问题 | 水资源调度 |
用电调度 | 库位优化 |
公交车发车调度 | 库位路线优化 |
车辆路径物流配送优化 | 武器分配优化 |
选址配送优化 | 覆盖问题优化 |
物流公铁水问题优化 | 管网问题优化 |
供应链、生产计划、库存优化 | PID优化 |
库位优化、货位优化 | VMD优化 |
4.3各类神经网络、深度学习、机器学习
序号 | 模型名称 | 核心特点 | 适用场景 |
1 | BiLSTM 双向长短时记忆神经网络分类 | 双向捕捉序列上下文信息 | 自然语言处理、语音识别 |
2 | BP 神经网络分类 | 误差反向传播训练 | 通用分类任务 |
3 | CNN 卷积神经网络分类 | 自动提取空间特征 | 图像、视频分类 |
4 | DBN 深度置信网络分类 | 多层受限玻尔兹曼机堆叠 | 特征学习、降维 |
5 | DELM 深度学习极限学习机分类 | 结合 ELM 与深度架构 | 复杂分类任务 |
6 | ELMAN 递归神经网络分类 | 含反馈连接的递归结构 | 时间序列、语音 |
7 | ELM 极限学习机分类 | 随机生成隐藏层，快速训练 | 小样本学习 |
8 | GRNN 广义回归神经网络分类 | 基于径向基函数回归 | 函数逼近、时间序列 |
9 | GRU 门控循环单元分类 | 门控机制简化 LSTM | 序列建模 |
10 | KELM 混合核极限学习机分类 | 结合多核 ELM | 高维复杂数据 |
11 | KNN 分类 | 基于距离的分类方法 | 模式识别 |
12 | LSSVM 最小二乘法支持向量机分类 | 最小二乘优化 SVM | 小样本分类 |
13 | LSTM 长短时记忆网络分类 | 门控机制处理长期依赖 | 语言建模 |
14 | MLP 全连接神经网络分类 | 多层感知机 | 通用分类 |
15 | PNN 概率神经网络分类 | 基于贝叶斯原理 | 模式识别 |
16 | RELM 鲁棒极限学习机分类 | 增强鲁棒性的 ELM | 噪声数据 |
17 | RF 随机森林分类 | 多棵决策树集成 | 高维、非线性数据 |
18 | SCN 随机配置网络模型分类 | 随机生成网络结构 | 快速训练 |
19 | SVM 支持向量机分类 | 寻找最优分类超平面 | 二分类、多分类 |
20 | XGBOOST 分类 | 梯度提升决策树 | 大规模结构化数据 |
21 | ANFIS 自适应模糊神经网络预测 | 融合模糊逻辑与神经网络 | 复杂非线性系统建模 |
22 | ANN 人工神经网络预测 | 多层神经元网络 | 通用预测任务 |
23 | ARMA 自回归滑动平均模型预测 | 线性时间序列建模 | 时间序列预测 |
24 | BF 粒子滤波预测 | 基于蒙特卡洛采样 | 动态系统状态估计 |
25 | BiLSTM 双向长短时记忆神经网络预测 | 双向捕捉序列信息 | 时间序列、文本预测 |
26 | BLS 宽度学习神经网络预测 | 增量学习结构 | 在线学习 |
27 | BP 神经网络预测 | 误差反向传播训练 | 通用预测 |
28 | CNN 卷积神经网络预测 | 自动特征提取 | 图像、视频预测 |
29 | DBN 深度置信网络预测 | 多层无监督预训练 | 特征学习预测 |
30 | DELM 深度学习极限学习机预测 | 结合 ELM 与深度结构 | 复杂预测任务 |
31 | DKELM 回归预测 | 动态核 ELM 回归 | 时间序列回归 |
32 | ELMAN 递归神经网络预测 | 递归结构处理时序 | 时间序列 |
33 | ELM 极限学习机预测 | 快速训练 | 小样本回归 |
34 | ESN 回声状态网络预测 | 储备池计算 | 时间序列预测 |
35 | FNN 前馈神经网络预测 | 前向传播 | 通用预测 |
36 | GMDN 预测 | 基因表达数据网络建模 | 生物信息学预测 |
37 | GMM 高斯混合模型预测 | 多高斯分布建模 | 密度估计、聚类 |
38 | GRNN 广义回归神经网络预测 | 径向基函数回归 | 函数逼近 |
39 | GRU 门控循环单元预测 | 门控机制简化 LSTM | 时间序列预测 |
40 | KELM 混合核极限学习机预测 | 多核 ELM 回归 | 高维回归 |
41 | LMS 最小均方算法预测 | 线性回归的迭代优化 | 自适应滤波 |
42 | LSSVM 最小二乘法支持向量机预测 | 最小二乘优化 SVM | 回归预测 |
43 | LSTM 长短时记忆网络预测 | 门控处理长期依赖 | 时间序列预测 |
44 | RBF 径向基函数神经网络预测 | 径向基函数逼近 | 函数拟合 |
45 | RELM 鲁棒极限学习机预测 | 增强鲁棒性的 ELM | 噪声数据回归 |
46 | RF 随机森林预测 | 决策树集成 | 回归预测 |
47 | RNN 循环神经网络预测 | 循环连接处理序列 | 时间序列预测 |
48 | RVM 相关向量机预测 | 稀疏贝叶斯学习 | 回归、分类 |
49 | SVM 支持向量机预测 | 寻找最优超平面 | 回归预测 |
50 | TCN 时间卷积神经网络预测 | 一维卷积处理时序 | 时间序列预测 |
51 | XGBoost 回归预测 | 梯度提升决策树 | 大规模回归 |