基于自主社区小组领导优化算法求解单目标优化问题(带有Matlab源代码)

基于自主社区小组领导优化算法求解单目标优化问题(带有Matlab源代码)

引言:

作为一种优化方法，优化算法在各种应用领域中得到了广泛的应用，根据不同的优化目标和约束条件，各种优化算法被提出和发展。 本篇文章介绍一种新的群体智能优化算法——自主社区小组领导优化算法（leader-based autonomous community group particle swarm optimization algorithm, LACGPSO）。

算法设计:

LACGPSO算法是一种基于粒子群优化算法（PSO）的社区进化模型，通过引入领导者、自我适应、社区机制和演化策略等机制，可以显著提高算法的优化效率和稳定性。在LACGPSO算法中，领导者粒子通过选择最佳个体和社区自组织机制，可以对算法进行有效地调节和控制，并实现更好的收敛性和全局搜索性能。演化策略和自适应算子的引入也可以进一步改善算法的鲁棒性和适应性，使其更加适用于现实问题的求解。

主要特点:

1. 改进粒子群算法的收敛性和全局搜索能力；
2. 引入社区机制和自组织机制，加快搜索速度和精度；
3. 改进选择策略和自适应算子，提高算法的鲁棒性和适应性。

Matlab源代码:

% LACGPSO Algorithm
%
% Paper:
% Qiang Wang, Yan Li, Jianqia