【MATLAB源码-第160期】基于matlab的胡桃夹子优化算法(NOA)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线

本文主要是介绍【MATLAB源码-第160期】基于matlab的胡桃夹子优化算法(NOA)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

操作环境:

MATLAB 2022a

1、算法描述

胡桃夹子优化算法(Nutcracker Optimization Algorithm, NOA)是一个灵感来源于胡桃夹子的故事的元启发式优化算法。这个故事中,胡桃夹子是一个能够将坚果壳轻易地破开以获取内部果仁的工具。在优化算法的语境下,这个过程被比喻为寻找问题解决方案的过程,即如何有效地“破开”问题的“坚硬外壳”以到达其核心或最优解。

灵感来源与算法理念
胡桃夹子优化算法(NOA)源自于传统的胡桃夹子工具,它通过一个简单但有效的机制破开坚硬的坚果壳以获取内部的果仁。这一过程需要精确的力度控制和对坚果特性的理解,以确保果仁完整而壳则被破开。将此过程抽象化后,NOA算法通过模拟胡桃夹子的精准力度控制和目标定位能力,来解决优化问题。算法旨在通过探索(Exploration)和利用(Exploitation)两个阶段的动态平衡,高效地导向最优解。

探索阶段的深入分析
在探索阶段,NOA算法模拟胡桃夹子寻找坚果的行为,以随机或半随机的方式在解空间中广泛搜索,寻找可能的有利区域。此阶段的目标是最大化搜索范围,确保不遗漏任何可能的最优解区域。算法采用多点搜索策略,通过生成大量随机解,并评估这些解的质量,来发现解空间中的有利区域。此外,探索阶段还引入了多样性保持机制,确保搜索过程不会过早地聚焦于局部区域,从而忽视其他潜在的最优解区域。

利用阶段的详细描绘
进入利用阶段后,NOA算法开始模仿胡桃夹子破开坚果壳的过程,通过更加集中和细致的搜索,在已识别的有利区域内寻找最优解。这一阶段关键在于算法如何在保证搜索效率的同时,精细调整搜索策略以接近全局最优解。为此,算法采用了梯度下降、局部搜索等技术,结合问题特性进行参数的动态调整。利用阶段的搜索不仅是对解的局部改进,而且通过对搜索方向和步长的智能调整,使得搜索过程能够在全局最优解的方向上持续进展。

适应性调整机制
NOA算法的一个核心特点是其适应性调整机制,该机制能够根据当前搜索过程的表现动态调整探索与利用之间的平衡。这一机制的设计灵感来源于胡桃夹子根据不同坚果的特性(如硬度和大小)调整施力的能力。在算法中,这种调整通过实时监测搜索过程中解的质量变化来实现。如果发现解的改进速率放缓,表明可能已经接近局部最优解,算法会增加探索力度,寻找新的有利区域;相反,如果在某一区域内连续获得解的显著改进,算法则增强利用策略,以精确逼近最优解。

算法流程的详细说明
NOA统的胡桃夹子故事和工具,这一点提供了算法设计的初步灵感。在故事中,胡桃夹子能够有效地破开坚果壳,揭示出内部的果仁。将这一过程抽象化,我们可以将其视为一种解决问题的策略:即通过有效的策略“破开”问题的复杂“外壳”,以揭示和接近问题的核心或最优解。

这一灵感转化为算法设计中的两个关键概念:探索(Exploration)和利用(Exploitation)。探索相当于在广阔的解空间中寻找有前景的“坚果”,即潜在的好解;而利用则相当于对找到的“坚果”施加压力,破开壳子获取果仁,即精细调整解向最优解靠拢。

算法组件详述
探索阶段
在探索阶段,算法通过随机或半随机的策略在解空间内广泛搜索,目的是为了发现可能包含最优解的区域。这个过程类似于在一片广阔的森林中寻找可能含有珍贵果仁的坚果。为了有效执行这一任务,算法采用多点搜索策略,同时从多个位置出发,以增加发现有价值区域的概率。

此外,探索阶段也会引入一定的随机扰动,以避免算法过早地聚焦于某个可能的局部最优区域,从而忽略了其他潜在的更优解区域。这种扰动可以通过改变搜索方向、调整搜索步长等方式实现。

利用阶段
一旦在探索阶段发现了有潜力的解区域,算法随即进入利用阶段。在这一阶段,算法将更加集中精力在这些有前景的区域进行深入搜索。这类似于已经找到坚果,并专注于如何有效地破开壳子获取里面的果仁。

利用阶段的关键在于如何精细调整搜索策略,以确保能够有效逼近最优解。这通常涉及到减小搜索步长、细化搜索方向等方法。此外,算法还会根据当前搜索结果的反馈动态调整搜索策略,以实现对最优解的精确定位。

适应性调整
胡桃夹子优化算法的一个显著特点是其适应性。算法能够根据当前的搜索进展和解的质量自动调整探索与利用之间的平衡。这种适应性调整确保了算法在搜索过程中既不会因过度探索而漫无目的,也不会因过度利用而陷入局部最优。

适应性调整的实现通常依赖于一个反馈机制,通过评估当前解集的多样性、改进速率等指标来动态调整探索和利用的强度。例如,如果算法发现解的改进速率下降,可能会增加探索的比重,以寻找新的有潜力的区域。

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

4、MATLAB 源码获取

点击下方原文链接获取

【MATLAB源码-第160期】基于matlab的胡桃夹子优化算法(NOA)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/Koukesuki/article/details/136615000?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522D71FE990-D79C-457A-A966-8498D8AEFF8F%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=D71FE990-D79C-457A-A966-8498D8AEFF8F&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-136615000-null-null.nonecase&utm_term=160&spm=1018.2226.3001.4450

这篇关于【MATLAB源码-第160期】基于matlab的胡桃夹子优化算法(NOA)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1132273

相关文章

Java 正则表达式URL 匹配与源码全解析

《Java正则表达式URL匹配与源码全解析》在Web应用开发中,我们经常需要对URL进行格式验证,今天我们结合Java的Pattern和Matcher类,深入理解正则表达式在实际应用中... 目录1.正则表达式分解:2. 添加域名匹配 (2)3. 添加路径和查询参数匹配 (3) 4. 最终优化版本5.设计思

openCV中KNN算法的实现

《openCV中KNN算法的实现》KNN算法是一种简单且常用的分类算法,本文主要介绍了openCV中KNN算法的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的... 目录KNN算法流程使用OpenCV实现KNNOpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库,它提供了各

Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

《Python通过模块化开发优化代码的技巧分享》模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧... 目录什么是模块化开发如何拆分代码改进版:拆分成模块让模块更强大:使用 __init__.py你一定会遇到的问题模www.

Java调用C++动态库超详细步骤讲解(附源码)

《Java调用C++动态库超详细步骤讲解(附源码)》C语言因其高效和接近硬件的特性,时常会被用在性能要求较高或者需要直接操作硬件的场合,:本文主要介绍Java调用C++动态库的相关资料,文中通过代... 目录一、直接调用C++库第一步:动态库生成(vs2017+qt5.12.10)第二步:Java调用C++

springboot+dubbo实现时间轮算法

《springboot+dubbo实现时间轮算法》时间轮是一种高效利用线程资源进行批量化调度的算法,本文主要介绍了springboot+dubbo实现时间轮算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家... 目录前言一、参数说明二、具体实现1、HashedwheelTimer2、createWheel3、n

SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案

《SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案》在我们的微服务项目中,遇到这样的问题:应用启动后,第一笔交易响应耗时高达4、5秒,而后续请求均能在毫秒级完成,这不仅触发监控告警,也极大影响了用户体... 目录问题背景排查步骤1. 日志分析2. 性能工具定位优化方案:提前预热各种资源1. Flowable

SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南

《SpringBoot3实现Gzip压缩优化的技术指南》随着Web应用的用户量和数据量增加,网络带宽和页面加载速度逐渐成为瓶颈,为了减少数据传输量,提高用户体验,我们可以使用Gzip压缩HTTP响应,... 目录1、简述2、配置2.1 添加依赖2.2 配置 Gzip 压缩3、服务端应用4、前端应用4.1 N

Spring Boot + MyBatis Plus 高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)

《SpringBoot+MyBatisPlus高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)》本文将详细介绍SpringBoot+MyBatisPlus的完整开发流程,并深入剖析分页查询、批量操作、动... 目录Spring Boot + MyBATis Plus 高效开发实战:从入门到进阶优化1. MyBatis

MyBatis 动态 SQL 优化之标签的实战与技巧(常见用法)

《MyBatis动态SQL优化之标签的实战与技巧(常见用法)》本文通过详细的示例和实际应用场景,介绍了如何有效利用这些标签来优化MyBatis配置,提升开发效率,确保SQL的高效执行和安全性,感... 目录动态SQL详解一、动态SQL的核心概念1.1 什么是动态SQL?1.2 动态SQL的优点1.3 动态S

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.