【智能优化算法】基于大逃杀优化算法BRO求解单目标优化问题附matlab代码

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智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

智能优化算法是一种通过模拟自然界中的生物进化和社会行为来解决复杂问题的方法。在过去的几十年里,智能优化算法已经在各个领域取得了显著的成就,并被广泛应用于工程、经济和科学研究中。其中,大逃杀优化算法(Battle Royale Optimization, BRO)作为一种新兴的智能优化算法,近年来备受研究者的关注。

BRO算法的灵感来源于电子游戏中的大逃杀模式,模拟了多个个体在一个有限的环境中进行生存和竞争的过程。在BRO算法中,个体被称为“战士”,每个战士都有自己的位置和能力。算法通过模拟战士之间的相互作用和竞争,来寻找最优解。BRO算法的目标是通过优化战士的位置和能力,使得整个种群能够在适应度函数上取得最好的结果。

BRO算法与其他智能优化算法相比具有以下几个优势。首先,BRO算法能够通过模拟竞争和适应性选择来提高种群的质量。其次,BRO算法具有较好的全局搜索能力,能够在解空间中找到更好的解。此外,BRO算法还具有较强的鲁棒性和自适应性,能够适应不同的问题和环境。

在实际应用中,BRO算法已经在多个领域取得了良好的效果。例如,在工程优化中,BRO算法可以用于优化结构设计、路径规划和资源分配等问题。在经济学中,BRO算法可以用于优化投资组合、货币供应和市场预测等任务。在科学研究中,BRO算法可以用于解决复杂的数学问题、物理模拟和生物学建模等挑战。

然而,尽管BRO算法在解决单目标优化问题方面表现出色,但它在多目标优化问题上的应用还存在一些挑战。多目标优化问题是指在优化过程中需要同时考虑多个目标函数的问题。为了解决这个问题,研究者们已经提出了一些改进的BRO算法,如多目标大逃杀优化算法(Multi-objective Battle Royale Optimization, MOBRO)。MOBRO算法通过引入多目标选择策略和多目标适应度函数,能够有效地解决多目标优化问题。

总之,智能优化算法是解决复杂问题的一种有效方法,而大逃杀优化算法BRO作为其中的一种,具有较好的全局搜索能力和鲁棒性。在未来的研究中,我们可以进一步改进BRO算法,提高其在多目标优化问题上的应用能力,并将其应用于更多的领域和实际问题中。

⛄ 部分代码

function fun_plot(fun_name)[lowerbound,upperbound,dimension,fitness]=fun_info(fun_name);switch fun_name     case 'F1'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]            case 'F2'         x=-100:2:100; y=x; %[-10,10]            case 'F3'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]            case 'F4'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]    case 'F5'         x=-200:2:200; y=x; %[-5,5]    case 'F6'         x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]    case 'F7'         x=-1:0.03:1;  y=x  %[-1,1]    case 'F8'         x=-500:10:500;y=x; %[-500,500]    case 'F9'         x=-5:0.1:5;   y=x; %[-5,5]        case 'F10'         x=-20:0.5:20; y=x;%[-500,500]    case 'F11'         x=-500:10:500; y=x;%[-0.5,0.5]    case 'F12'         x=-10:0.1:10; y=x;%[-pi,pi]    case 'F13'         x=-5:0.08:5; y=x;%[-3,1]    case 'F14'         x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]    case 'F15'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F16'         x=-1:0.01:1; y=x;%[-5,5]    case 'F17'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F18'         x=-5:0.06:5; y=x;%[-5,5]    case 'F19'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F20'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]            case 'F21'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]    case 'F22'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]         case 'F23'         x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]  end        L=length(x);f=[];for i=1:L    for j=1:L        if strcmp(fun_name,'F15')==0 && strcmp(fun_name,'F19')==0 && strcmp(fun_name,'F20')==0 && strcmp(fun_name,'F21')==0 && strcmp(fun_name,'F22')==0 && strcmp(fun_name,'F23')==0            f(i,j)=fitness([x(i),y(j)]);        end        if strcmp(fun_name,'F15')==1            f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0,0]);        end        if strcmp(fun_name,'F19')==1            f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0]);        end        if strcmp(fun_name,'F20')==1            f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0,0,0,0]);        end               if strcmp(fun_name,'F21')==1 || strcmp(fun_name,'F22')==1 ||strcmp(fun_name,'F23')==1            f(i,j)=fitness([x(i),y(j),0,0]);        end              endendsurfc(x,y,f,'LineStyle','none');end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献



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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


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