matlab改进秃鹰算法IBES 可直接运行 包括23个测试函数

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🔥 内容介绍

在计算机科学和工程领域，优化问题是一类常见且重要的问题。优化问题的目标是寻找最优解，使得某个目标函数的值最小或最大化。为了解决这些问题，研究者们提出了许多不同的算法和方法。

在本篇博客中，我们将介绍一种基于凸性自适应控制和折射反向学习机制的秃鹰算法，用于求解单目标优化问题。这种算法结合了凸性自适应控制和折射反向学习机制的优点，能够有效地找到全局最优解。

首先，让我们来了解一下凸性自适应控制。凸性是一个数学概念，用于描述函数的曲率和凹凸性质。在优化问题中，凸函数具有许多有益的性质，例如全局最优解的存在性和唯一性。凸性自适应控制是一种基于凸性的优化方法，它通过逐步调整搜索空间来寻找最优解。这种方法利用函数的凸性来指导搜索过程，从而提高了算法的效率和准确性。

接下来，我们介绍折射反向学习机制。这种机制是一种启发式搜索方法，灵感来自于光线在介质中的折射现象。在优化问题中，搜索空间可以看作是一个介质，而解空间中的最优解可以看作是光线在介质中的路径。折射反向学习机制利用光线在介质中的路径来指导搜索过程，从而找到最优解。这种机制具有良好的全局搜索能力和快速收敛性。

秃鹰算法是将凸性自适应控制和折射反向学习机制相结合的一种优化算法。它通过利用函数的凸性来调整搜索空间，并利用折射反向学习机制来指导搜索过程。秃鹰算法首先根据目标函数的凸性信息调整搜索空间，然后利用折射反向学习机制进行搜索。通过不断迭代和调整，秃鹰算法能够找到全局最优解。

与其他传统的优化算法相比，秃鹰算法具有许多优点。首先，它能够利用函数的凸性信息来指导搜索过程，从而提高了算法的效率和准确性。其次，它利用折射反向学习机制进行搜索，具有良好的全局搜索能力和快速收敛性。最后，秃鹰算法是一种通用的优化算法，适用于各种单目标优化问题。

总结起来，基于凸性自适应控制和折射反向学习机制的秃鹰算法是一种有效的优化算法，用于求解单目标优化问题。它利用函数的凸性信息来调整搜索空间，并利用折射反向学习机制进行搜索。通过不断迭代和调整，秃鹰算法能够找到全局最优解。在未来的研究中，我们可以进一步探索秃鹰算法在其他领域的应用，并对算法进行进一步优化和改进。

📣 部分代码

% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 范千、陈振健、夏樟华.一种基于折射反向学习机制与自适应控制因子的改进樽海鞘群算法[J].哈尔滨工业大学学报, 2020, 52(10):9.DOI:CNKI:SUN:HEBX.0.2020-10-024.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合