注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。

.代码实现

文件

名描述

..\optimization algorithm\frame\Unit.m

个体

..\optimization algorithm\frame\Algorithm_Impl.m

算法主体

文件名

描述

..\optimization algorithm\frame\Get_Functions_details.m

测试函数，求值用

..\optimization algorithm\frame\func_plot.m

函数图像，画图用

秃鹰算法的个体没有独有属性。

秃鹰算法个体

文件名：.. \optimization algorithm\algorithm_bald_eagle_search\BES_Unit.m

% 秃鹰算法个体classdef BES_Unit < Unit        properties    end        methods        function self = BES_Unit()        end    end end

秃鹰算法算法主体

文件名：..\optimization algorithm\algorithm_bald_eagle_search\BES_Base.m

% 秃鹰算法classdef BES_Base  < Algorithm_Impl        properties        % 算法名称        name = 'BES';        c1 = 2;        c2 = 2;        alpha = 2;        a = 10;        R = 1.5;    end        % 外部可调用的方法    methods        function self = BES_Base(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list)            % 调用父类构造函数            self@Algorithm_Impl(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list);            self.name ='BES';        end    end        % 继承重写父类的方法    methods (Access = protected)        % 初始化种群        function init(self)            init@Algorithm_Impl(self)            %初始化种群            for i = 1:self.size                unit = BES_Unit();                % 随机初始化位置：rand(0,1).*(max-min)+min                unit.position = unifrnd(self.range_min_list,self.range_max_list);                % 计算适应度值                unit.value = self.cal_fitfunction(unit.position);                % 将个体加入群体数组                self.unit_list = [self.unit_list,unit];            end        end                % 每一代的更新        function update(self,iter)            update@Algorithm_Impl(self,iter)                        % 选择搜索区域            self.select_space();            %搜索            self.search_in_space();            %俯冲            self.swoop();                    end                % 选择搜索的区域        function select_space(self)            % 计算群体的平均位置            pos_mean = self.get_mean_pos();                        % 遍历每一个个体            for i = 1:self.size                % 计算新位置                new_pos = self.position_best + self.alpha*unifrnd(0,1,1,self.dim).*(pos_mean-self.unit_list(i).position);                % 越界检查                new_pos = self.get_out_bound_value(new_pos);                new_value = self.cal_fitfunction(new_pos);                % 贪心一下                if new_value > self.unit_list(i).value                     % 更新个体                     self.unit_list(i).value = new_value;                     self.unit_list(i).position = new_pos;                     if new_value > self.value_best                         % 更新全局最优                         self.value_best = new_value;                         self.position_best = new_pos;                     end                end            end        end                % 在区域内搜索        function search_in_space(self)            % 计算群体的平均位置            pos_mean = self.get_mean_pos();                        % 生成随机theta和r向量，向量长度为总群个数，即一个个体一个值            theta = self.a*pi*unifrnd(0,1,1,self.size);            r = theta + self.R*unifrnd(0,1,1,self.size);            xr = get_xr(theta,r);            yr = get_yr(theta,r);            % 获取xr,yr中的最大绝对值            xr_max = max(abs(xr));            yr_max = max(abs(yr));                        % 遍历每一个个体            for i = 1:self.size                % 第一下一个个体，即最后一个的下一个是第一个                if i == self.size                    next_pos = self.unit_list(1).position;                else                    next_pos = self.unit_list(i+1).position;                end                                % 计算新位置                new_pos = self.unit_list(i).position +  xr(i)/xr_max.*(self.unit_list(i).position-pos_mean)+ yr(i)/yr_max.*(self.unit_list(i).position-next_pos) ;                % 越界检查                new_pos = self.get_out_bound_value(new_pos);                new_value = self.cal_fitfunction(new_pos);                % 贪心一下                if new_value > self.unit_list(i).value                     % 更新个体                     self.unit_list(i).value = new_value;                     self.unit_list(i).position = new_pos;                     if new_value > self.value_best                         % 更新全局最优                         self.value_best = new_value;                         self.position_best = new_pos;                     end                end            end        end                %俯冲        function swoop(self)             % 计算群体的平均位置            pos_mean = self.get_mean_pos();                        % 生成随机theta和r向量，向量长度为总群个数，即一个个体一个值            theta = self.a*pi*unifrnd(0,1,1,self.size);            r = theta + self.R*unifrnd(0,1,1,self.size);            xrl = get_xrl(theta,r);            yrl = get_yrl(theta,r);            % 获取xrl,yrl中的最大绝对值            xrl_max = max(abs(xrl));            yrl_max = max(abs(yrl));                        % 遍历每一个个体            for i = 1:self.size                                % 计算新位置                new_pos = self.position_best.*unifrnd(0,1,1,self.dim) +  xrl(i)/xrl_max.*(self.unit_list(i).position-self.c1*pos_mean)+ yrl(i)/yrl_max.*(self.unit_list(i).position-self.c2*self.position_best) ;                % 越界检查                new_pos = self.get_out_bound_value(new_pos);                new_value = self.cal_fitfunction(new_pos);                % 贪心一下                if new_value > self.unit_list(i).value                     % 更新个体                     self.unit_list(i).value = new_value;                     self.unit_list(i).position = new_pos;                     if new_value > self.value_best                         % 更新全局最优                         self.value_best = new_value;                         self.position_best = new_pos;                     end                end            end        end                % 获取种群平均位置        function pos_mean = get_mean_pos(self)            pos_mean = zeros(1,self.dim);            for i=1:self.size                pos_mean = pos_mean + self.unit_list(i).position/self.size;            end        end                % 获取当前最优个体的id        function best_id=get_best_id(self)            % 求最大值则降序排列            [value,index] = sort([self.unit_list.value],'descend');            best_id = index(1);        end    endendfunction xr = get_xr(theta,r)xr = r.*sin(theta);endfunction yr = get_yr(theta,r)yr = r.*cos(theta);endfunction xrl = get_xrl(theta,r)xrl = r.*sinh(theta);endfunction yrl = get_yrl(theta,r)yrl = r.*cosh(theta);end

文件名：..\optimization algorithm\algorithm_bald_eagle_search\BES_Impl.m

算法实现，继承于Base,图方便也可不写，直接用BES_Base，这里为了命名一致。

% 秃鹰算法实现classdef BES_Impl < BES_Base       % 外部可调用的方法    methods        function self = BES_Impl(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list)            % 调用父类构造函数设置参数             self@BES_Base(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list);        end    end end

测试F1

文件名：..\optimization algorithm\algorithm_bald_eagle_search\Test.m

%% 清理之前的数据% 清除所有数据clear all;% 清除窗口输出clc;%% 添加目录% 将上级目录中的frame文件夹加入路径addpath('../frame')%% 选择测试函数Function_name='F1';%[最小值，最大值，维度，测试函数][lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);%% 算法实例% 种群数量size = 50;% 最大迭代次数iter_max = 300;% 取值范围上界range_max_list = ones(1,dim).*ub;% 取值范围下界range_min_list = ones(1,dim).*lb;% 实例化秃鹰算法类base = BES_Impl(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list);base.is_cal_max = false;% 确定适应度函数base.fitfunction = fobj;% 运行base.run();disp(base.cal_fit_num);%% 绘制图像figure('Position',[500 500 660 290])%Draw search spacesubplot(1,2,1);func_plot(Function_name);title('Parameter space')xlabel('x_1');ylabel('x_2');zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])%Draw objective spacesubplot(1,2,2);% 绘制曲线，由于算法是求最大值，适应度函数为求最小值，故乘了-1，此时去掉-1semilogy((base.value_best_history),'Color','r')title('Objective space')xlabel('Iteration');ylabel('Best score obtained so far');% 将坐标轴调整为紧凑型axis tight% 添加网格grid on% 四边都显示刻度box offlegend(base.name)display(['The best solution obtained by ',base.name ,' is ', num2str(base.value_best)]);display(['The best optimal value of the objective funciton found by ',base.name ,' is ', num2str(base.position_best)]);