MATLAB实现的混洗蛙跳算法（SFLA）优化工具与可视化分析

资 源 简 介

本项目提供完整的SFLA基础实现，支持连续函数优化。包含种群初始化、局部搜索与全局信息交换机制，并内置可视化分析功能，便于算法行为研究与性能评估。

详 情 说 明

Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) 基础实现与可视化分析

项目介绍

本项目实现了一个完整的混合蛙跳算法（SFLA）基础版本，适用于连续函数优化问题。SFLA是一种基于群体智能的优化算法，结合了模因进化机制和多群协同搜索策略，通过模拟青蛙群体在觅食过程中的信息交流行为，实现对复杂优化问题的高效求解。

功能特性

• 完整的算法流程：实现SFLA算法的完整流程，包括种群初始化、模因组划分、局部搜索和全局信息交换
• 灵活的参数配置：支持自定义目标函数、种群规模、模因组数量、迭代次数等关键参数
• 可视化分析：提供算法收敛过程的可视化展示，包括收敛曲线和最优解轨迹
• 性能评估：输出多种算法性能指标，如最优解、最优适应度值、收敛速度和运行时间
• 扩展性强：代码结构清晰，易于扩展和修改，可适配不同的优化问题场景

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数（以Rosenbrock函数为例） objective_func = @rosenbrock;

% 设置算法参数 pop_size = 50; % 种群规模 memeplex_count = 5; % 模因组数量 max_iterations = 100; % 最大迭代次数 dimension = 2; % 变量维度 bounds = [-5, 5; -5, 5]; % 搜索空间边界 step_size = 0.1; % 局部搜索步长

% 执行算法 [best_solution, best_fitness, convergence, run_time, best_history] = ... main(objective_func, pop_size, memeplex_count, max_iterations, ... dimension, bounds, step_size);

参数说明

输入参数：

• objective_func: 目标函数句柄（如@sphere、@rosenbrock等）
• pop_size: 种群规模（整数，默认50）
• memeplex_count: 模因组数量（整数，默认5）
• max_iterations: 最大迭代次数（整数，默认100）
• dimension: 变量维度（整数，默认2）
• bounds: 搜索空间边界（N×2矩阵，N为变量维度）
• step_size: 局部搜索步长参数（实数，默认0.1）

输出结果：

• best_solution: 最优解向量（1×N数组）
• best_fitness: 最优适应度值（标量）
• convergence: 收敛曲线数据（迭代次数×适应度值矩阵）
• run_time: 算法运行时间（秒）
• best_history: 每次迭代的最优解记录（迭代次数×变量维度矩阵）

系统要求

• 平台: MATLAB R2016a 或更高版本
• 必要工具箱: 基础MATLAB环境（无需特殊工具箱）
• 内存: 至少2GB RAM（根据问题维度调整）
• 显示器: 支持图形显示（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件实现了SFLA算法的核心流程，包括种群初始化、模因组划分、局部搜索过程的执行、全局信息交换机制以及结果可视化分析。该文件整合了算法的主要功能模块，提供完整的参数配置接口，能够处理用户定义的目标函数和搜索空间，并输出详细的优化结果和性能指标。同时，该文件还负责生成算法运行过程的可视化图表，便于用户直观理解算法的收敛特性和搜索行为。