cec2017(MATLAB):星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了cec2017(MATLAB):星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、星雀优化算法NOA

星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA)由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出,该算法模拟星雀的两种行为,即:在夏秋季节收集并储存食物,在春冬季节搜索食物的存储位置。星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA)_IT猿手的博客-CSDN博客

cec2017(MATLAB):星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA),MATLAB,CEC,智能优化算法,matlab,算法,开发语言,优化算法

参考文献:

[1]Mohamed Abdel-Basset, Reda Mohamed, Mohammed Jameel, Mohamed Abouhawwash.Nutcracker optimizer: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm for global optimization and engineering design problems[J]. Knowledge-Based Systems,2023,262.

二、CEC2017简介

CEC2017简介 cec2017(python):红狐优化算法(Red fox optimization,RFO)求解cec2017_IT猿手的博客-CSDN博客

cec2017(MATLAB):星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA),MATLAB,CEC,智能优化算法,matlab,算法,开发语言,优化算法

参考文献:

[1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Suganthan, P. N. (2016). “Problem definitions and evaluation criteria for the CEC2017 special session and competition on single objective real-parameter numerical optimization,” Technical Report. Nanyang Technological University, Singapore.

三、星雀优化算法NOA求解CEC2017

部分代码

close all
clear 
clc
Function_name=15; %测试函数1-30
lb=-100;%变量下界
ub=100;%变量上界
dim=10;%维度 10/30/50/100
SearchAgents_no=100; % Number of search agents
Max_iteration=500;%最大迭代次数
[Best_score,Best_pos,Curve]=NOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
figure
% Best convergence curve
semilogy(Curve,'LineWidth',2,'Color','g');
title(strcat('CEC2017-F',num2str(Function_name)))
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
axis tight
box on
legend('NOA')
display(['The best solution is : ', num2str(Best_pos)]);
display(['The best optimal value of the objective funciton is : ', num2str(Best_score)]);

部分结果

cec2017(MATLAB):星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA),MATLAB,CEC,智能优化算法,matlab,算法,开发语言,优化算法

cec2017(MATLAB):星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA),MATLAB,CEC,智能优化算法,matlab,算法,开发语言,优化算法

cec2017(MATLAB):星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA),MATLAB,CEC,智能优化算法,matlab,算法,开发语言,优化算法

cec2017(MATLAB):星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA),MATLAB,CEC,智能优化算法,matlab,算法,开发语言,优化算法

cec2017(MATLAB):星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA),MATLAB,CEC,智能优化算法,matlab,算法,开发语言,优化算法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-739467.html

四、完整MATLAB代码

到了这里,关于cec2017(MATLAB):星雀优化算法(Nutcracker optimizer algorithm,NOA)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 微电网优化MATLAB:蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解微电网优化(提供MATLAB代码)

    微电网优化是指通过优化微电网的运行策略和控制算法,以实现微电网的高效、可靠和经济运行。在微电网中,通过合理调度和控制微电源、负荷和储能系统,可以最大限度地提高能源利用效率,降低能源成本,减少对传统电网的依赖,提高供电可靠性。 微电网优化的目标通

    2024年01月19日
    浏览(45)
  • 无人机集群路径规划:淘金优化算法(Gold rush optimizer,GRO)提供MATLAB代码

    淘金优化算法(Gold rush optimizer,GRO)由Kamran Zolf于2023年提出,其灵感来自淘金热,模拟淘金者进行黄金勘探行为。 参考文献:   K. Zolfi. Gold rush optimizer: A new population-based metaheuristic algorithm. Operations Research and Decisions 2023: 33(1), 113-150. DOI 10.37190/ord230108 无人机三维路径规划是无

    2024年02月02日
    浏览(34)
  • 基于斑翠鸟优化算法(Pied Kingfisher Optimizer ,PKO)的无人机三维路径规划(MATLAB)

    斑翠鸟优化算法(Pied Kingfisher Optimizer ,PKO),是由Abdelazim Hussien于2024年提出的一种基于群体的新型元启发式算法,它从自然界中观察到的斑翠鸟独特的狩猎行为和共生关系中汲取灵感。PKO 算法围绕三个不同的阶段构建:栖息/悬停猎物(探索/多样化)、潜水寻找猎物(开发

    2024年03月11日
    浏览(46)
  • 多目标鳟海鞘算法(Multi-objective Salp Swarm Algorithm,MSSA)求解微电网优化MATLAB

    微电网优化模型介绍: 微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客 参考文献: [1]李兴莘,张靖,何宇,等.基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度[J].电力科学与工程, 2021, 37(3):7 多目标鳟海鞘算法(Multi-objective Salp Swarm Algorithm,MSSA)由Seyedali Mirjalili等人于2017年提

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • 基于电鳗觅食优化算法(Electric eel foraging optimization,EEFO)的无人机三维路径规划(提供MATLAB代码)

    无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径,使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一,它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹,以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。 电鳗觅食优化算法(Elect

    2024年03月24日
    浏览(51)
  • FJSP:霸王龙优化算法(Tyrannosaurus optimization,TROA)求解柔性作业车间调度问题(FJSP),提供MATLAB代码

    柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP),是一种经典的组合优化问题。在FJSP问题中,有多个作业需要在多个机器上进行加工,每个作业由一系列工序组成,每个工序需要在特定的机器上完成。同时,每个机器一次只能处理一个工序,且每个工序的处理时

    2024年04月11日
    浏览(44)
  • MATLAB - 凸优化(Convex Optimization)

                  凸优化(Convex optimization)是在凸约束(convex constraints)条件下使凸目标函数(convex objective function)最小化的过程,或者等同于在凸约束条件下使凹目标函数最大化的过程。对于许多凸优化问题,满足局部最优(local optimality)条件的点都能被有效地找到。由

    2024年02月05日
    浏览(35)
  • 智能优化算法 — 蜣螂优化算法(Dung beetle optimizer,DBO)

    引言 小时候,蜣螂还是比较多见的,还顽皮地将粪球给它弄走,或者给它来点障碍。现在放牛的几乎看不到了,蜣螂没东西可推了,也慢慢从我们的视线中消失了。 2022年11月27日,东华大学沈波教授团队,继麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)之后,又提出了一种全新的

    2024年02月02日
    浏览(44)
  • 深度学习记录--Adam optimization algorithm

    momentum和RMSprop的结合 初始化 参数: 先进行 momentum 过程: 然后进行 RMSprop 过程: 接着进行 偏差修正 : , , 最后 更新权重 :   一般地,学习率需要经过多次调试之后才可得到 其他超参数一般设置为:

    2024年01月24日
    浏览(35)
  • 【智能优化算法】狼群算法 (Wolf Pack Algorithm, WPA),2013

    狼群算法((Wolf pack algorithm ,WPA)采用了基于人工狼主体的自下而上的设计方法和基于职责分工的协作式搜索路径结构。 吴虎胜等在 2013 年提出 模拟狼群捕食行为及其猎物分配方式 截止到 2023 年,算法引用趋势 狼是分布最广的群居群猎动物。有明确的社会分工,它们团结协

    2024年02月09日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包