1 简介

本文提出了一种新的元启发式算法，称为跳蛛优化算法 (JSOA)，其灵感来自于 Arachnida Salticidae 的狩猎习惯。所提出的算法模仿自然界中蜘蛛的行为，并对其狩猎策略进行数学建模：搜索、迫害和跳跃技能以获取猎物。这些策略在解决方案搜索空间的开发和探索之间提供了良好的平衡，并解决了全局优化问题。 JSOA 使用来自文献的 20 个著名的测试台数学问题进行测试。进一步的研究包括比例积分微分 (PID) 控制器的调整、选择性谐波消除问题以及取自 CEC 2020 的一些现实世界的单目标有界约束数值优化问题。此外，JSOA 的性能已针对几个著名的仿生算法取自文献。统计结果表明，所提出的算法优于最近的文献算法，并且能够解决具有未知搜索空间的具有挑战性的现实世界问题

2 部分代码

                                                  %%_________________________________________________________________________%clearclcformat longparameters.SearchAgents= 30;  % Number of jumping Spidersparameters.Function='F2'; %Function_nameparameters.maxIteration=200; % Maximum numbef of iterations[parameters.lb,parameters.ub,parameters.dim,parameters.fobj]=FunctionsDetails(parameters.Function);[vMin,theBestVct,ConvergenceCurve]=JSOA(parameters);display(['The best solution obtained by JSOA is : ', num2str(theBestVct)]);display(['The best optimal value found by JSOA is : ', num2str(vMin)]);% Plotting the convergence curvefigure;subplot(121)func_plot(parameters.Function);title(parameters.Function)xlabel('x_1');ylabel('x_2');zlabel([parameters.Function,'( x_1 , x_2 )'])subplot(122)semilogy(ConvergenceCurve,'Color','r')title('Convergence Curve')xlabel('Iteration');ylabel('Fitness: Best score obtained so far');%*********************************************************************

3 仿真结果

4 参考文献

Peraza-Vázquez, Hernán, et al. “A Bio-Inspired Method for Mathematical Optimization Inspired by Arachnida Salticidade.” Mathematics, vol. 10, no. 1, MDPI AG, Dec. 2021, p. 102

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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