Weevil-Optimizer象鼻虫优化算法的matlab仿真实现

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序

1.程序功能描述

Weevil-Optimizer象鼻虫优化算法的matlab仿真实现，仿真输出算法的优化收敛曲线，对比不同的适应度函数。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

（完整程序运行后无水印）

3.核心程序

..................................................................
for ij = 1 : Szij[~, idx2] = sort([newpop.Cost]);newpop = newpop(idx2);% 排序Wpop      = [Wpop(1:Nlife);newpop(1:Nnew)];% 选[~, idx2] = sort([Wpop.Cost]);Wpop = Wpop(idx2);% 排序Xbest     = Wpop(1);% 更新Ybest(it) = Xbest.Cost;% 存储end%结果图示semilogy(Ybest, 'LineWidth', 2);hold on;xlabel('迭代次数');ylabel('Weevil优化结果');grid on;YS   = [YS,Ybest(end)];
end
hold off;
legend(['Ackley函数',num2str(YS(1))],['Beale函数',num2str(YS(2))],['Booth函数',num2str(YS(3))],['Rastrigin函数',num2str(YS(4))],['Rosenbrock函数',num2str(YS(5))]);
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4.本算法原理

象鼻虫，一种广泛分布于全球的昆虫，以其独特的觅食策略和环境适应能力著称。在我们的假想模型中，我们假设象鼻虫在寻找食物源时展现出智能的搜索策略，包括探索未知区域的能力和利用已知资源的智慧，这可以类比为在解空间中寻找最优解的过程。Weevil-Optimizer（象鼻虫优化算法）是一个虚构的优化算法名称，因此无法提供实际的详细原理或数学公式。在优化算法领域，确实存在许多基于自然现象或生物行为启发的算法，如粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA)、蚁群优化(ACO)等，但“象鼻虫优化”并非已知的、广泛研究或应用的算法。