一、圆圈搜索算法

圆圈搜索算法（Circle Search Algorithm，CSA）由Mohammed H. Qais等人于2022年提出，该算法由圆上正切关系启发所得，思路新颖，简单高效。CSA原理参考如下：

圆圈搜索算法（Circle Search Algorithm，CSA）

二、圆圈搜索算法求解CEC2017

2.1 CEC2017信息如下：

CEC2017共有30个无约束测试函数分别是：单峰函数(F1-F3)、简单多峰函数(F4-F10)、混合函数(F11-F20)和组合函数(F21-F30)。测试维度包含：10D、30D、50D、100D。CEC2017无约束测试问题随着维度的增加求解极其困难。

2.2 部分代码

from CSA import CSA
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cec2017.functions as functions
#主程序
function_name =1 #测试函数 1-30
SearchAgents_no = 50#种群大小
Max_iter = 100#最大迭代次数
dim=10;#维度只能是 10/30/50/100
lb = -100*np.ones(dim)#下界
ub = 100*np.ones(dim)#上界
fobj= functions.all_functions[function_name-1]
BestX,BestF,curve = CSA(SearchAgents_no, Max_iter,lb,ub,dim,fobj)#问题求解


#画收敛曲线图
if BestF>0:
    plt.semilogy(curve,color='r',linewidth=2,label='CSA')
else:
    plt.plot(curve,color='r',linewidth=2,label='CSA')
plt.xlabel("Iteration")
plt.ylabel("Fitness")
plt.xlim(0,Max_iter)
plt.title("F"+str(function_name))
plt.legend()
plt.savefig(str(function_name)+'.png')
plt.show()
print('\nThe best solution is:\n'+str(BestX))
print('\nThe best optimal value of the objective funciton is:\n'+str(BestF))

2.3 部分结果

三、参考代码

文件夹内包含CSA求解CEC2017的完整python代码，点击main.py即可运行。