1 内容介绍
阴阳对优化算法 （ Ｙｉ ｎ－Ｙａｎｇ－Ｐａｉ ｒ Ｏｐｔｉ ｍｉ ｚａｔｉｏｎ ， ＹＹＰＯ ） 是一种近期被提出 的 的轻量级 单 目 标智 能优化算法［ ２ ５ ］ 〇 其将宇宙 中 广泛存在 的二元性思想 引 入至优化算法设计 中 ， 使优 化算法在搜索空间全局探索 （ ｅｘｐｌｏｒａｔｉ ｏｎ ） 和局部开发 （ ｅｘｐｌｏｉｔａｔｉｏｎ ） 之间保持一种动态和谐的平衡。 相对于 目 前代表性的几种单 目 标优化算法， ＹＹＰＯ 拥有很强的解的搜索性能， 同 时其时 间 复杂度又显著 降低 ， 所以其拥有很强 的竞争力 。 该算法的一个缺陷是使用 固 定 的缩放因 子， 所以其实际的优化性能过于依赖缩放因 子参数的设置.阴 阳 对优化（ＹＹＰＯ） 算法是 由 Ｐｕｎｎａｔｈａｎａｍ等人在２ ０ １ ６ 年提 出 的 一种 新 的 元启 发式算 法 。 其是基于在搜索空 间 全局探索（ ｅｘｐｌ ｏｒａｔｉｏｎ） 和 局 部开发（ ｅｘｐｌｏｉ ｔａｔｉｏｎ） 之 间 保持平衡 的一 种轻量级优化算法。 阴 阳 对优化算法采用 全局探索 点Ｐ２ 和局 部开发点Ｐｉ ， 根据优化 问 题 中 决策变量的数量利用两点相互交换的策略 ， 并生成附加 点进行搜索求解。。
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2 仿真代码
function [P,del] = Archivefn(Arch,P,del,alpha,D)
% This function executes the archive stage
% This is an equivalent of the archive stage described in the paper
Arch = [Arch; P];
[~, ind] = min(Arch(:,D+1));
P(1,:) = Arch(ind,:);
Arch(ind,D+1) = NaN;
[~, ind] = min(Arch(:,D+1));
P(2,:) = Arch(ind,:);
% Equation (3)
del(1) = del(1) - del(1)/alpha;
del(2) = del(2) + del(2)/alpha;
% del2 is to be capped at 0.75
del(2) = min(del(2),0.75);
end
3 运行结果
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4 参考文献
[1]李大海,艾志刚,王振东. 基于全组合策略的多目标阴阳对算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22):15.
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
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