使用记忆机制和线性种群规模缩减 (LPSR) 改进RIME算法具有以下几个好处：
1. 提高收敛速度
- 记忆机制：通过保存历史信息，算法能够快速回溯到优质解，减少探索时间。
- LPSR：在优化过程中动态调整种群规模，帮助算法更快聚焦于潜在的优秀解。
2. 增强解的多样性
- 记忆机制：保留不同的解，避免早期收敛到局部最优解，保持种群的多样性。
- LPSR：通过减少种群中的个体数量，确保每个个体都能够充分探索解决方案空间。
3. 减少计算成本
- 种群规模缩减：降低了算法在每一代中需要评估的个体数量，从而减少计算开销，尤其是在高维度问题中。
4. 提高鲁棒性
- 记忆机制：通过整合多代的优秀解，增强算法对噪声和不确定性的鲁棒性。
- LPSR：灵活调整种群规模，使得算法在面对不同复杂度的问题时更具适应性。
5. 更好的平衡探索与利用
- 记忆机制：允许算法在新解和历史优秀解之间进行平衡，提高搜索效率。
- LPSR：通过调整种群规模，使得在不同阶段可以动态地探索更多区域或聚焦在优质区域。
function [Best_rime_rate, Best_rime, Convergence_curve] = RIME(N, Max_iter, lb, ub, dim, fobj)% 初始化Best_rime = zeros(1, dim);Best_rime_rate = inf; % 若为最大化问题则改为 -infRimepop = initialization(N, dim, ub, lb);Lb = lb .* ones(1, dim);Ub = ub .* ones(1, dim);it = 1;Convergence_curve = zeros(1, Max_iter);Rime_rates = zeros(1, N);newRime_rates = zeros(1, N);W = 5; % Soft-rime 参数memory = []; % 记忆机制% 计算初始适应度值for i = 1:NRime_rates(1, i) = fobj(Rimepop(i, :));% 贪婪选择if Rime_rates(1, i) < Best_rime_rateBest_rime_rate = Rime_rates(1, i);Best_rime = Rimepop(i, :);endend% 主循环while it <= Max_iterRimeFactor = (rand - 0.5) * 2 * cos((pi * it / (Max_iter / 10))) * (1 - round(it * W / Max_iter) / W);E = (it / Max_iter) ^ 0.5;newRimepop = Rimepop;normalized_rime_rates = normr(Rime_rates);for i = 1:Nfor j = 1:dim% 自适应更新策略if rand() < EnewRimepop(i, j) = Best_rime(1, j) + RimeFactor * ((Ub(j) - Lb(j)) * rand + Lb(j));end% 引入记忆机制if ~isempty(memory)newRimepop(i, j) = (newRimepop(i, j) + memory(1, j)) / 2;end% 随机局部搜索if rand() < 0.2 % 设置局部搜索概率localSearchStep = (Ub(j) - Lb(j)) * randn();newRimepop(i, j) = newRimepop(i, j) + localSearchStep;end% 硬霜穿刺机制if rand() < normalized_rime_rates(i)newRimepop(i, j) = Best_rime(1, j);endendend% 适应度评价及边界处理for i = 1:NFlag4ub = newRimepop(i, :) > ub;Flag4lb = newRimepop(i, :) < lb;newRimepop(i, :) = (newRimepop(i, :) .* (~(Flag4ub + Flag4lb))) + ub .* Flag4ub + lb .* Flag4lb;newRime_rates(1, i) = fobj(newRimepop(i, :));% 贪婪选择if newRime_rates(1, i) < Rime_rates(1, i)Rime_rates(1, i) = newRime_rates(1, i);Rimepop(i, :) = newRimepop(i, :);if newRime_rates(1, i) < Best_rime_rateBest_rime_rate = Rime_rates(1, i);Best_rime = Rimepop(i, :);memory = Best_rime; % 更新记忆机制endendend% 线性种群规模缩减 (LPSR)if mod(it, 10) == 0 % 每10次迭代减少种群规模N = max(5, round(N * (1 - it / Max_iter)));Rimepop = Rimepop(1:N, :);Rime_rates = Rime_rates(1:N);newRime_rates = newRime_rates(1:N);endConvergence_curve(it) = Best_rime_rate;it = it + 1;end
end
