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wzjs 2025/8/21 16:08:06

网站多少个关键词,下载百度免费,wap手机网站静态模板,响应式网站制作价格一、文章摘要蜻蜓优化算法（Dragonfly Algorithm, DA）是一种新颖的群体智能优化算法，由 Seyedali Mirjalili 在 2016 年提出。该算法受到蜻蜓群体在捕食、迁徙和交配行为中的飞行模式启发，并通过模拟蜻蜓在自然界中搜索猎物的行为…

一、文章摘要

蜻蜓优化算法（Dragonfly Algorithm, DA）是一种新颖的群体智能优化算法，由 Seyedali Mirjalili 在 2016 年提出。该算法受到蜻蜓群体在捕食、迁徙和交配行为中的飞行模式启发，并通过模拟蜻蜓在自然界中搜索猎物的行为来解决单目标、多目标和离散优化问题。DA 主要依靠五种行为规则（分离、对齐、聚合、猎物吸引、敌人规避）来更新蜻蜓的速度和位置，以实现全局搜索与局部搜索的平衡。本文详细介绍 DA 的数学模型、关键公式，并对 MATLAB 代码进行了逐行详细注释，以帮助读者理解 DA 算法的工作原理及其在优化问题中的应用。

二、DA 算法详细介绍

（1）算法的灵感来源

蜻蜓优化算法（DA）受到蜻蜓群体行为的启发，在自然界中，蜻蜓主要以两种方式运动：

静态群体行为（捕猎模式）：蜻蜓在一个小范围内围绕猎物盘旋。
动态群体行为（迁徙模式）：蜻蜓群体在较大范围内迁徙，寻找更好的生存环境。

DA 通过数学模型模拟这些行为，并在优化问题中使用相应规则调整搜索个体的位置。

（2）数学模型及公式

DA 主要基于以下五个行为规则来控制个体的搜索行为：

① 分离（Separation）

分离行为用于避免蜻蜓之间的碰撞：

② 对齐（Alignment）

对齐行为用于使蜻蜓群体保持方向一致：

③ 聚合（Cohesion）

聚合行为使蜻蜓朝向邻近个体的中心：

④ 猎物吸引（Attraction to Food）

蜻蜓会趋向于目标（最优解）：

⑤ 敌人规避（Distraction from Enemy）

蜻蜓会远离天敌（最差解）：

（3）速度和位置更新公式

三、DA 代码详细注释（MATLAB）

function [Best_score,Best_pos,cg_curve]=DA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj)% 存储收敛曲线
cg_curve=zeros(1,Max_iteration);% 初始化边界（如果是单个数值，扩展为向量）
if size(ub,2)==1ub=ones(1,dim)*ub;lb=ones(1,dim)*lb;
end% 计算蜻蜓的搜索半径
r=(ub-lb)/10;
Delta_max=(ub-lb)/10;% 初始化食物（最优解）和敌人（最差解）
Food_fitness=inf;
Food_pos=zeros(dim,1);
Enemy_fitness=-inf;
Enemy_pos=zeros(dim,1);% 初始化蜻蜓的位置
X=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);
Fitness=zeros(1,SearchAgents_no);% 初始化蜻蜓的速度
DeltaX=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);for iter=1:Max_iteration% 更新搜索半径r=(ub-lb)/4+((ub-lb)*(iter/Max_iteration)*2);% 惯性权重w=0.9-iter*((0.9-0.4)/Max_iteration);% 动态收缩因子my_c=0.1-iter*((0.1-0)/(Max_iteration/2));if my_c<0my_c=0;end% 计算五个控制参数s=2*rand*my_c; % 分离权重a=2*rand*my_c; % 对齐权重c=2*rand*my_c; % 聚合权重f=2*rand;      % 食物吸引力e=my_c;        % 敌人规避% 计算每个蜻蜓的适应度for i=1:SearchAgents_no Fitness(1,i)=fobj(X(:,i)');if Fitness(1,i)<Food_fitnessFood_fitness=Fitness(1,i);Food_pos=X(:,i);endif Fitness(1,i)>Enemy_fitnessif all(X(:,i)<ub') && all( X(:,i)>lb')Enemy_fitness=Fitness(1,i);Enemy_pos=X(:,i);endendendfor i=1:SearchAgents_no% 计算蜻蜓的位置更新（公式 (3.6)）DeltaX(:,i) = (a*A(:,i) + c*C(:,i) + s*S(:,i) + f*F(:,i) + e*E(:,i)) + w*DeltaX(:,i);% 位置更新（公式 (3.7)）X(:,i) = X(:,i) + DeltaX(:,i);end% 更新最优解Best_score=Food_fitness;Best_pos=Food_pos;cg_curve(iter)=Best_score;
end
end