【智能优化算法】改进的AO算法(IAO)
代码原理
基于改进天鹰优化算法（IAO）优化ICEEMDAN参数（IAO-ICEEMDAN），其适应度函数的选择和基本原理与之前讨论的方法类似，具体如下：
排列熵最小：选择这种适应度函数时，优化过程会使得ICEEMDAN分解后的各个固有模态函数（IMF）的排列熵最小化。排列熵度量了信号中相邻数据点的相对排列不确定性。 最小包络熵最小：在这种选择下，适应度函数会使得ICEEMDAN分解后的各个IMF的包络线的熵最小化。包络线是每个IMF的极大值和极小值点之间的连线。
基本原理和步骤如下：
初始化：初始化ICEEMDAN参数和IAO算法参数。 ICEEMDAN分解：使用当前的ICEEMDAN参数对信号进行分解，得到一组IMF。 计算适应度：根据选择的适应度函数，计算每个IMF的适应度值。 优化：使用IAO算法对ICEEMDAN参数进行优化，以使得适应度函数最小化。 更新参数：根据优化结果更新ICEEMDAN参数。 收敛判断：判断算法是否收敛，若未收敛则返回步骤2，否则输出优化后的ICEEMDAN参数。
通过以上步骤，IAO算法能够有效地优化ICEEMDAN的参数，从而更好地适应不同的适应度函数选择，进而优化信号的分解过程。
代码效果图
部分核心代码
%% 优化ICEEMDAN参数clc;clear;close all%% 加载数据load test_signal;signal=signal(1,1:1000);%设置采样率来设置时间N=length(signal);Fs=1000;%%采样频率自己设置t=((0:N-1)*1/Fs)';%% 设定算法参数% 进化代数，即迭代次数 % 种群规模.Max_iter=10; sizepop=20;% 参数范围（ICEEMDAN有两个参数：噪声标准偏差Nstd和实现次数NE， 0.001≤Nstd≤0.5；10≤NE≤100；% 变量下限 % 变量上限 % 优化参数个数为2，分别为ICEEMDAN的Nstd和NElb=[0.001, 10]; ub=[0.5, 100]; dim = length(lb);%% 选择适应度函数criterion =2;%选择1时采用的函数是排列熵最小%选择2时采用的函数是最小包络熵最小%选择3时采用的函数是信息熵函数最小%选择4时采用的函数是样本熵函数最小fobj=@(x) objfun(x,signal,lb,ub,criterion); % 调用定义的目标函数%% 调用优化算法进行参数寻优addpath(genpath(pwd));%将算法文件夹添加到路径中tic[bestfitness,bestx,Convergence_curve]=IAO(sizepop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);toc;rmpath(genpath(pwd));%将算法文件夹从路径中移除%% 画适应度函数曲线图，并输出最佳参数figureplot(Convergence_curve,'Color',[0.9 0.5 0.1],'Marker','>','LineStyle','--','linewidth',1);title('Objective space');xlabel('Iteration');ylabel('Best score obtained so far');legend('IAO优化ICEEMDAN')%% 优化ICEEMDAN参数clc;clear;close all%% 加载数据load test_signal;signal=signal(1,1:1000);%设置采样率来设置时间N=length(signal);Fs=1000;%%采样频率自己设置t=((0:N-1)*1/Fs)';%% 设定算法参数% 进化代数，即迭代次数 % 种群规模.Max_iter=10; sizepop=20;% 参数范围（ICEEMDAN有两个参数：噪声标准偏差Nstd和实现次数NE， 0.001≤Nstd≤0.5；10≤NE≤100；% 变量下限 % 变量上限 % 优化参数个数为2，分别为ICEEMDAN的Nstd和NElb=[0.001, 10]; ub=[0.5, 100]; dim = length(lb);%% 选择适应度函数criterion =2;%选择1时采用的函数是排列熵最小%选择2时采用的函数是最小包络熵最小%选择3时采用的函数是信息熵函数最小%选择4时采用的函数是样本熵函数最小fobj=@(x) objfun(x,signal,lb,ub,criterion); % 调用定义的目标函数%% 调用优化算法进行参数寻优addpath(genpath(pwd));%将算法文件夹添加到路径中tic[bestfitness,bestx,Convergence_curve]=IAO(sizepop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);toc;rmpath(genpath(pwd));%将算法文件夹从路径中移除%% 画适应度函数曲线图，并输出最佳参数figureplot(Convergence_curve,'Color',[0.9 0.5 0.1],'Marker','>','LineStyle','--','linewidth',1);title('Objective space');xlabel('Iteration');ylabel('Best score obtained so far');legend('IAO优化ICEEMDAN')
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