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【非洲秃鹫优化算法】基于非洲秃鹫优化算法求解多目标优化问题MOAVOA含Matlab源码

时间:2023-07-31 18:02:44

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【非洲秃鹫优化算法】基于非洲秃鹫优化算法求解多目标优化问题MOAVOA含Matlab源码

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⛄ 内容介绍

元启发式算法在解决优化问题中起着至关重要的作用。大多数此类算法的灵感来自集体智慧和自然界生物的觅食。在本文中,受非洲秃鹰生活方式的启发,提出了一种新的元启发式算法。该算法被命名为非洲秃鹰优化算法(AVOA),模拟非洲秃鹰的觅食和导航行为。为了评估 AVOA 的性能,它首先在 36 个标准基准函数上进行了测试。进行了一项比较研究,证明了所提出的算法与几种现有算法相比的优越性。为了展示 AVOA 的适用性及其黑盒性质,它被用来为 11 个工程设计问题寻找最佳解决方案。各种实验表明,在大多数工程案例研究中,AVOA 的性能优于比较算法。作为实验结果,在 36 个基准测试中,AVOA 算法在 30 个基准测试中取得了比优化器算法更好的结果,并且在大多数工程问题上具有显着和更好的性能。Wilcoxon 秩和检验已用于统计评估,表明 AVOA 算法在 95% 置信区间内具有显着优势。

⛄ 部分代码

_____________________________________________________________ %

% Multi-Objective %

% Multi-objective Artificial Vultures %

%Optimization Algorithm (MOAVOA) %

clear;

close all;

clc;

% format long g

% Initial parameters of the MOAVOA algorithm

for j=8

max_iter=100;

Pop=100;

ArchiveMaxSize=100;

nvar=30;

method=3;

if method==3

Archive_F1=load(sprintf('P%d.txt',j));

end

obj_no=2;

mkdir (sprintf('P%d',j))

%-------------------------- MOAVOA-----------------------------------------

for i=1% Numbver of independent runs

[Archive_F]=MOAVOA(max_iter, ArchiveMaxSize,Pop,obj_no,method,j);

if numel(Archive_F')==2

continue

end

Archive_F=Archive_F';

if obj_no==2

plot(Archive_F1(:,1),Archive_F1(:,2),'Color','g','LineWidth',4);

hold on

plot(Archive_F(:,1),Archive_F(:,2),'ro','LineWidth',1,...

'MarkerEdgeColor','b',...

'MarkerFaceColor','r',...

'Marker','o',...

'MarkerSize',10);

legend('True PF','Obtained PF');

title(sprintf('MOAVOA FOR P%d PROBLEM',j));

xlabel('obj_1');

ylabel('obj_2');

hold off

end

if obj_no==3plot3(Archive_F1(:,1),Archive_F1(:,2),Archive_F1(:,3),'Color','g','LineWidth',1);

hold on

plot3(Archive_F(:,1),Archive_F(:,2),Archive_F(:,3),'ro','LineWidth',1,...

'MarkerEdgeColor','b',...

'MarkerFaceColor','r',...

'Marker','o',...

'MarkerSize',10);

legend('True PF','Obtained PF');

title(sprintf('MOAVOA FOR P%d PROBLEM',j));

xlabel('obj_1');

ylabel('obj_2');

zlabel('obj_3');

hold off

end

savefig(sprintf('P%d/fig_%d.fig',j,i));

end

save(sprintf('P%d/result_P%d.mat',j,j));

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]王忠义, 崔东文. 基于小波包分解-非洲秃鹫优化算法-深度极限学习机的水文预报模型及其应用[J]. 水电能源科学, , 40(8):6.

[2] Benyamin Abdollahzadeh, Farhad Soleimian Gharehchopogh, Seyedali Mirjalili。非洲秃鹰优化算法:一种新的受自然启发的全局优化问题元启发式算法[J].计算机与工业工程,,158:107408。

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