Python实现剑龙优化算法 (Stegosaurus Optimization Algorithm, SOA)优化函数（付完整代码）

1.剑龙优化算法介绍

剑龙优化算法（Stegosaurus Optimization Algorithm，SOA）是一种受剑龙独特生理结构和行为模式启发而设计的元启发式优化算法。该算法模拟了剑龙背部的骨板调节体温机制以及尾部尖刺的防御行为，将其转化为数学优化模型，用于解决复杂工程优化问题。

SOA的核心灵感来源于剑龙通过调整骨板角度以最大化散热效率或吸收热量的能力，以及利用尾部尖刺进行精准防御的策略。算法将解空间中的候选解视为“剑龙个体”，其位置更新机制包含两个关键阶段：一是“温度调节阶段”，模拟骨板对环境的响应，通过随机调整解的方向以平衡全局探索和局部开发；二是“防御攻击阶段”，模拟尾部尖刺的精准攻击，通过局部精细搜索提升收敛精度。

算法通过适应性权重和随机参数模拟剑龙对环境的动态适应过程，能够在探索与利用之间实现有效平衡。与其他优化算法（如粒子群优化、遗传算法）相比，SOA在解决高维、多峰和非线性优化问题时表现出较强的鲁棒性和收敛速度。

2.Python代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义目标函数：y = sum((x-0.5)^2)
def objective_function(x):"""目标函数：计算10维函数值"""return np.sum((x - 0.5) ** 2)class StegosaurusOptimization:"""剑龙优化算法类"""def __init__(self, objective_func, dim=10, population_size=30, max_iter=100,lower_bound=0, upper_bound=1):"""初始化剑龙优化算法参数参数:- objective_func: 目标函数- dim: 问题维度- population_size: 种群大小- max_iter: 最大迭代次数- lower_bound: 变量下界- upper_bound: 变量上界"""self.objective_func = objective_funcself.dim = dim  # 维度设置为10self.pop_size = population_size  # 剑龙种群数量self.max_iter = max_iter  # 最大迭代次数self.lb = lower_bound  # 变量下界self.ub = upper_bound  # 变量上界# 初始化种群self.population = np.random.uniform(low=self.lb, high=self.ub,size=(self.pop_size, self.dim))# 计算初始适应度self.fitness = np.array([self.objective_func(ind) for ind in self.population])# 记录全局最优解self.global_best_index = np.argmin(self.fitness)self.global_best_position = self.population[self.global_best_index].copy()self.global_best_fitness = self.fitness[self.global_best_index]# 记录每次迭代的最优适应度，用于绘图self.best_fitness_history = []def _update_position(self, current_pos, current_fitness, best_pos, best_fitness):"""更新剑龙位置模拟剑龙的觅食行为：- 向更优解移动- 加入随机扰动探索新区域"""# 计算移动方向r1 = np.random.rand()  # 随机因子r2 = np.random.rand(self.dim)  # 维度相关随机因子# 剑龙的移动策略：结合最优解方向和随机探索if current_fitness < best_fitness:# 如果当前解更好，进行局部搜索new_pos = current_pos + r1 * 0.1 * (current_pos - best_pos) + \0.05 * r2 * (self.ub - self.lb)else:# 否则向最优解移动new_pos = current_pos + r1 * 0.5 * (best_pos - current_pos) + \0.1 * r2 * (self.ub - self.lb)# 边界处理new_pos = np.clip(new_pos, self.lb, self.ub)return new_posdef _social_behavior(self):"""模拟剑龙的社交行为剑龙群体中信息共享，优秀个体影响其他个体"""# 按适应度排序sorted_indices = np.argsort(self.fitness)# 前20%的优秀个体影响其他个体influence_count = int(0.2 * self.pop_size)for i in range(influence_count, self.pop_size):# 随机选择一个优秀个体influencer_idx = np.random.randint(0, influence_count)influencer_pos = self.population[sorted_indices[influencer_idx]]# 受影响的个体向优秀个体移动r = np.random.rand()self.population[i] = self.population[i] + 0.3 * r * (influencer_pos - self.population[i])self.population[i] = np.clip(self.population[i], self.lb, self.ub)def optimize(self):"""执行剑龙优化算法"""for iter in range(self.max_iter):# 更新每个剑龙的位置for i in range(self.pop_size):new_pos = self._update_position(self.population[i],self.fitness[i],self.global_best_position,self.global_best_fitness)# 计算新位置的适应度new_fitness = self.objective_func(new_pos)# 如果新位置更优，则更新if new_fitness < self.fitness[i]:self.population[i] = new_posself.fitness[i] = new_fitness# 更新全局最优if new_fitness < self.global_best_fitness:self.global_best_position = new_pos.copy()self.global_best_fitness = new_fitness# 执行社交行为self._social_behavior()# 更新适应度（社交行为后）self.fitness = np.array([self.objective_func(ind) for ind in self.population])current_best_idx = np.argmin(self.fitness)# 更新全局最优if self.fitness[current_best_idx] < self.global_best_fitness:self.global_best_position = self.population[current_best_idx].copy()self.global_best_fitness = self.fitness[current_best_idx]# 记录当前迭代的最优适应度self.best_fitness_history.append(self.global_best_fitness)# 打印迭代信息if (iter + 1) % 10 == 0:print(f"迭代次数: {iter + 1}, 最优适应度: {self.global_best_fitness:.6f}")return self.global_best_position, self.global_best_fitnessdef plot_convergence_curve(self):"""绘制收敛曲线"""plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(range(1, self.max_iter + 1), self.best_fitness_history)plt.title('剑龙优化算法的收敛曲线')plt.xlabel('迭代次数')plt.ylabel('最优适应度值')plt.grid(True)plt.show()# 主函数
def main():# 创建剑龙优化算法实例，优化10维函数soa = StegosaurusOptimization(objective_function,dim=10,  # 10维函数population_size=50,max_iter=200,lower_bound=0,upper_bound=1)# 执行优化best_position, best_fitness = soa.optimize()# 显示优化结果print("\n优化结果:")print(f"最优位置: {best_position}")print(f"最优适应度值: {best_fitness:.6f}")# 确保中文显示正常plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "Arial Unicode MS", "sans-serif"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 解决负号显示问题# 绘制迭代曲线soa.plot_convergence_curve()# 保持窗口打开plt.ioff()  # 关闭交互模式plt.show()if __name__ == "__main__":main()

3.程序结果

迭代次数: 190, 最优适应度: 0.037376
迭代次数: 200, 最优适应度: 0.037376

优化结果:
最优位置: [0.45505218 0.53106685 0.52990886 0.48573503 0.55435184 0.54793402
0.62083922 0.60520667 0.54715607 0.48790803]
最优适应度值: 0.037376

4.代码、程序订制(MATLAB、Python)

4.1 各类智能算法

4.2各类优化问题

4.3各类神经网络、深度学习、机器学习