智能优化算法-北方苍鹰优化算法(NGO)(附源码)

2024-09-05 02:28

本文主要是介绍智能优化算法-北方苍鹰优化算法(NGO)(附源码),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!

目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取

1.内容介绍

北方苍鹰优化算法 (Northern Goshawk Optimizer, NGO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法,它模拟了北方苍鹰(Northern Goshawk)的捕食行为、领地行为以及社交互动,用于解决复杂的优化问题。

NGO的工作机制主要包括:

  • 捕食行为:模拟北方苍鹰在捕食时的精准定位和攻击策略,用于探索解空间。
  • 领地行为:通过模拟北方苍鹰保护自己领地的行为,促进算法的局部搜索能力。
  • 社交互动:模拟北方苍鹰之间的社交互动,以维持种群多样性。

优点包括:

  • 强大的探索能力:NGO能够有效地探索解空间的不同区域。
  • 灵活性:适用于多种优化问题,包括连续和离散优化。
  • 快速收敛:通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。
  • 易于实现:算法设计直观,易于编程实现。

不足之处:

  • 可能的早熟收敛:在某些情况下,NGO可能会过早收敛到局部最优解。
  • 参数敏感性:算法性能可能会受到某些关键参数的影响,需要适当的参数调优。
  • 计算成本:对于非常复杂的问题,NGO可能需要较高的计算资源。

总之,NGO作为一种新颖的优化算法,在处理复杂优化问题方面展现出了潜力。随着进一步的研究和应用,NGO有望成为解决实际问题的有效工具。


2.部分代码

clc
clear
close all
SearchAgents=30; 
Fun_name='F9';  
Max_iterations=1000; 
[lowerbound,upperbound,dimension,fitness]=fun_info(Fun_name);
[Score,Best_pos,NGO_curve]=NGO(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness);
figure('Position',[300 300 660 290])
subplot(1,2,1);
func_plot(Fun_name);
title('Objective space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Fun_name,'( x_1 , x_2 )'])
subplot(1,2,2);
plots=semilogx(NGO_curve,'Color','g');
set(plots,'linewidth',2)
hold on
title('Objective space')
xlabel('Iterations');
ylabel('Best score');
axis tight
grid on
box on
legend('NGO')
display(['The best solution obtained by NGO is : ', num2str(Best_pos)]);
display(['The best optimal value of the objective funciton found by NGO is : ', num2str(Score)]);    


3.实验结果


4.内容获取

北方苍鹰优化算法matalb源代码:主页欢迎自取,点点关注,非常感谢!

这篇关于智能优化算法-北方苍鹰优化算法(NGO)(附源码)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/1137709

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