1 簡介

本文提出了一種新的基于種群的優(yōu)化方法，稱為 Aquila Optimizer (AO)，它是靈感來自天鷹座在捕捉獵物過程中的自然行為。因此，優(yōu)化所提出的AO算法的程序用四種方法表示；按高選擇搜索空間垂直俯沖翱翔，通過短滑翔攻擊的輪廓飛行在發(fā)散的搜索空間內(nèi)探索，通過低速飛行和慢速下降攻擊在收斂搜索空間內(nèi)利用，并通過步行和俯沖抓住獵物。

2 部分代碼

%_______________________________________________________________________________________%% ?Aquila Optimizer (AO) source codes (version 1.0) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %% ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? %clear all clcSolution_no=20; ?F_name='F2'; ? ?M_Iter=200; ? ?[LB,UB,Dim,F_obj]=Get_F(F_name); [Best_FF,Best_P,conv]=AO(Solution_no,M_Iter,LB,UB,Dim,F_obj); ?figure('Position',[454 ? 445 ? 694 ? 297]);subplot(1,2,1);func_plot(F_name);title('Parameter space')xlabel('x_1');ylabel('x_2');zlabel([F_name,'( x_1 , x_2 )'])subplot(1,2,2);semilogy(conv,'Color','r','LineWidth',2)title('Convergence curve')xlabel('Iteration#');ylabel('Best fitness function');axis tightlegend('Aquila (AO)')display(['The best-obtained solution by AO is : ', num2str(Best_P)]);display(['The best optimal values of the objective funciton found by AO is : ', num2str(Best_FF)]);

3 仿真結(jié)果

4 參考文獻(xiàn)

Abualigah, L., Yousri, D., Elaziz, M.A., Ewees, A.A., A. Al-qaness, M.A., Gandomi,A.H., Aquila Optimizer: A novel meta-heuristic optimization Algorithm, Computers & Industrial Engineering
(2021)

博主簡介：擅長智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、信號處理、元胞自動機(jī)、圖像處理、路徑規(guī)劃、無人機(jī)等多種領(lǐng)域的Matlab仿真，相關(guān)matlab代碼問題可私信交流。

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