Python實現劍龍優化算法 (Stegosaurus Optimization Algorithm, SOA)優化函數（付完整代碼）

1.劍龍優化算法介紹

劍龍優化算法（Stegosaurus Optimization Algorithm，SOA）是一種受劍龍獨特生理結構和行為模式啟發而設計的元啟發式優化算法。該算法模擬了劍龍背部的骨板調節體溫機制以及尾部尖刺的防御行為，將其轉化為數學優化模型，用于解決復雜工程優化問題。

SOA的核心靈感來源于劍龍通過調整骨板角度以最大化散熱效率或吸收熱量的能力，以及利用尾部尖刺進行精準防御的策略。算法將解空間中的候選解視為“劍龍個體”，其位置更新機制包含兩個關鍵階段：一是“溫度調節階段”，模擬骨板對環境的響應，通過隨機調整解的方向以平衡全局探索和局部開發；二是“防御攻擊階段”，模擬尾部尖刺的精準攻擊，通過局部精細搜索提升收斂精度。

算法通過適應性權重和隨機參數模擬劍龍對環境的動態適應過程，能夠在探索與利用之間實現有效平衡。與其他優化算法（如粒子群優化、遺傳算法）相比，SOA在解決高維、多峰和非線性優化問題時表現出較強的魯棒性和收斂速度。

2.Python代碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定義目標函數：y = sum((x-0.5)^2)
def objective_function(x):"""目標函數：計算10維函數值"""return np.sum((x - 0.5) ** 2)class StegosaurusOptimization:"""劍龍優化算法類"""def __init__(self, objective_func, dim=10, population_size=30, max_iter=100,lower_bound=0, upper_bound=1):"""初始化劍龍優化算法參數參數:- objective_func: 目標函數- dim: 問題維度- population_size: 種群大小- max_iter: 最大迭代次數- lower_bound: 變量下界- upper_bound: 變量上界"""self.objective_func = objective_funcself.dim = dim  # 維度設置為10self.pop_size = population_size  # 劍龍種群數量self.max_iter = max_iter  # 最大迭代次數self.lb = lower_bound  # 變量下界self.ub = upper_bound  # 變量上界# 初始化種群self.population = np.random.uniform(low=self.lb, high=self.ub,size=(self.pop_size, self.dim))# 計算初始適應度self.fitness = np.array([self.objective_func(ind) for ind in self.population])# 記錄全局最優解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]# 記錄每次迭代的最優適應度，用于繪圖self.best_fitness_history = []def _update_position(self, current_pos, current_fitness, best_pos, best_fitness):"""更新劍龍位置模擬劍龍的覓食行為：- 向更優解移動- 加入隨機擾動探索新區域"""# 計算移動方向r1 = np.random.rand()  # 隨機因子r2 = np.random.rand(self.dim)  # 維度相關隨機因子# 劍龍的移動策略：結合最優解方向和隨機探索if current_fitness < best_fitness:# 如果當前解更好，進行局部搜索new_pos = current_pos + r1 * 0.1 * (current_pos - best_pos) + \0.05 * r2 * (self.ub - self.lb)else:# 否則向最優解移動new_pos = current_pos + r1 * 0.5 * (best_pos - current_pos) + \0.1 * r2 * (self.ub - self.lb)# 邊界處理new_pos = np.clip(new_pos, self.lb, self.ub)return new_posdef _social_behavior(self):"""模擬劍龍的社交行為劍龍群體中信息共享，優秀個體影響其他個體"""# 按適應度排序sorted_indices = np.argsort(self.fitness)# 前20%的優秀個體影響其他個體influence_count = int(0.2 * self.pop_size)for i in range(influence_count, self.pop_size):# 隨機選擇一個優秀個體influencer_idx = np.random.randint(0, influence_count)influencer_pos = self.population[sorted_indices[influencer_idx]]# 受影響的個體向優秀個體移動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):"""執行劍龍優化算法"""for iter in range(self.max_iter):# 更新每個劍龍的位置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)# 計算新位置的適應度new_fitness = self.objective_func(new_pos)# 如果新位置更優，則更新if new_fitness < self.fitness[i]:self.population[i] = new_posself.fitness[i] = new_fitness# 更新全局最優if new_fitness < self.global_best_fitness:self.global_best_position = new_pos.copy()self.global_best_fitness = new_fitness# 執行社交行為self._social_behavior()# 更新適應度（社交行為后）self.fitness = np.array([self.objective_func(ind) for ind in self.population])current_best_idx = np.argmin(self.fitness)# 更新全局最優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]# 記錄當前迭代的最優適應度self.best_fitness_history.append(self.global_best_fitness)# 打印迭代信息if (iter + 1) % 10 == 0:print(f"迭代次數: {iter + 1}, 最優適應度: {self.global_best_fitness:.6f}")return self.global_best_position, self.global_best_fitnessdef plot_convergence_curve(self):"""繪制收斂曲線"""plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(range(1, self.max_iter + 1), self.best_fitness_history)plt.title('劍龍優化算法的收斂曲線')plt.xlabel('迭代次數')plt.ylabel('最優適應度值')plt.grid(True)plt.show()# 主函數
def main():# 創建劍龍優化算法實例，優化10維函數soa = StegosaurusOptimization(objective_function,dim=10,  # 10維函數population_size=50,max_iter=200,lower_bound=0,upper_bound=1)# 執行優化best_position, best_fitness = soa.optimize()# 顯示優化結果print("\n優化結果:")print(f"最優位置: {best_position}")print(f"最優適應度值: {best_fitness:.6f}")# 確保中文顯示正常plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "Arial Unicode MS", "sans-serif"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 解決負號顯示問題# 繪制迭代曲線soa.plot_convergence_curve()# 保持窗口打開plt.ioff()  # 關閉交互模式plt.show()if __name__ == "__main__":main()

3.程序結果

迭代次數: 190, 最優適應度: 0.037376
迭代次數: 200, 最優適應度: 0.037376

優化結果:
最優位置: [0.45505218 0.53106685 0.52990886 0.48573503 0.55435184 0.54793402
0.62083922 0.60520667 0.54715607 0.48790803]
最優適應度值: 0.037376

4.代碼、程序訂制(MATLAB、Python)

4.1?各類智能算法

4.2各類優化問題

4.3各類神經網絡、深度學習、機器學習