1.3.3　主函數設計

設置蜉蝣優化算法的參數如下。

蜉蝣雌性雄性種群數量pop為50，最大迭代次數maxIter為100，蜉蝣個體的維度dim為2，蜉蝣個體上邊界ub =[10,10]，蜉蝣個體下邊界lb=[-10,-10]。使用蜉蝣優化算法求解待求解函數極值問題的主函數main.m如下：

%% 蜉蝣優化算法求解x1^2 + x2^2的最小值
clc;clear all;close all;
%參數設定
pop = 50;%種群數量
dim = 2;%變量維度
ub = [10,10];%個體上邊界信息
lb = [-10,-10];%個體下邊界信息
maxIter = 100;%最大迭代次數
fobj = @(x) fun(x);%設置適應度函數為fun(x)
%蜉蝣優化算法求解問題
[Best_Pos,Best_fitness,IterCurve] = MOA(pop,dim,ub,lb,fobj,maxIter);
%繪制迭代曲線
figure
plot(IterCurve,'r-','linewidth',1.5);
grid on;%網格開
title('蜉蝣優化算法迭代曲線')
xlabel('迭代次數')
ylabel('適應度')

disp(['求解得到的x1，x2為',num2str(Best_Pos(1)),'   ',num2str(Best_Pos(2))]);
disp(['最優解對應的函數值為：',num2str(Best_fitness)]);

程序運行得到的蜉蝣優化算法迭代曲線如圖1.5所示。

運行結果如下：

求解得到的x1，x2為-3.2187e-05   -0.00030331
最優解對應的函數值為：9.3033e-08

圖1.5　程序運行結果

從蜉蝣優化算法尋優的結果來看，最終的求解值為(-3.2187e-05, -0.00030331)，十分接近理論最優值(0,0)，表明蜉蝣優化算法具有較好的尋優能力。