2023年智能优化算法---能量谷优化器 Energy valley optimizer(EVO),附MATLAB代码和文献...

简介

能量谷优化器(EVO)是一种新的元启发式算法,它的算法是受到了关于稳定性和不同粒子衰变模式的先进物理原理的启发。在文献中,作者与CEC函数中最先进的算法进行了比较,并且证明该算法确实很强劲。算法原理大家请参考文献。

01

结果展示

在CEC2005函数中结果展示:

02代码展示

properties 复制代码
function [Best_score,Best_Pos,Conv_History]=EVO(nParticles,MaxFes,lb,ub,VarNumber,fobj)
 
%% Problem Information
CostFunction = fobj;          % @ Cost Function
VarMin = lb *ones(1,VarNumber);        % Lower bound of variable;
VarMax = ub *ones(1,VarNumber);         % Upper bound of variable;
 
%% Counters
Iter=0;   % Iterations
FEs=0;    % Function Evaluations
 
%% Initialization
Particles=[]; NELs=[];
for i=1:nParticles
    Particles(i,:)=unifrnd(VarMin,VarMax,[1 VarNumber]);
    NELs(i,1)=CostFunction(Particles(i,:));
    FEs=FEs+1;
end
 
% Sort Particles
[NELs, SortOrder]=sort(NELs);
Particles=Particles(SortOrder,:);
BS=Particles(1,:); 
BS_NEL=NELs(1);
WS_NEL=NELs(end);
 
%% Main Loop
while FEs<MaxFes
    Iter=Iter+1;
    NewParticles=[];
    NewNELs=[];   
   for i=1:nParticles
       Dist=[];
       for j=1:nParticles
           Dist(j,1)=distance(Particles(i,:), Particles(j,:));
       end
       [ ~, a]=sort(Dist);
       CnPtIndex=randi(nParticles);
       if CnPtIndex<3
           CnPtIndex=CnPtIndex+2;
       end
       CnPtA=Particles(a(2:CnPtIndex),:);
       CnPtB=NELs(a(2:CnPtIndex),:);
       X_NG=mean(CnPtA);
       X_CP=mean(Particles);
       EB=mean(NELs);            
       SL=(NELs(i)-BS_NEL)/(WS_NEL-BS_NEL); SB=rand;
       if NELs(i)>EB   
           if SB>SL         
               AlphaIndex1=randi(VarNumber);
               AlphaIndex2=randi([1 VarNumber], AlphaIndex1 , 1);
               NewParticle(1,:)=Particles(i,:);
               NewParticle(1,AlphaIndex2)=BS(AlphaIndex2);               
               GamaIndex1=randi(VarNumber);
               GamaIndex2=randi([1 VarNumber], GamaIndex1 , 1);
               NewParticle(2,:)=Particles(i,:);
               NewParticle(2,GamaIndex2)=X_NG(GamaIndex2);           
               NewParticle = max(NewParticle,VarMin);
               NewParticle = min(NewParticle,VarMax);  
               NewNEL(1,1)=CostFunction(NewParticle(1,:));
               NewNEL(2,1)=CostFunction(NewParticle(2,:));               
               FEs=FEs+2;    
           else               
               Ir=unifrnd(0,1,1,2); Jr=unifrnd(0,1,1,VarNumber);
               NewParticle(1,:)=Particles(i,:)+(Jr.*(Ir(1)*BS-Ir(2)*X_CP)/SL);
               Ir=unifrnd(0,1,1,2); Jr=unifrnd(0,1,1,VarNumber);
               NewParticle(2,:)=Particles(i,:)+(Jr.*(Ir(1)*BS-Ir(2)*X_NG));  
               NewParticle = max(NewParticle,VarMin);
               NewParticle = min(NewParticle,VarMax);
               NewNEL(1,1)=CostFunction(NewParticle(1,:));
               NewNEL(2,1)=CostFunction(NewParticle(2,:)); 
               FEs=FEs+2;   
           end    
       else 
           NewParticle(1,:)=Particles(i,:)+randn*SL*unifrnd(VarMin,VarMax,[1 VarNumber]);         
           NewParticle = max(NewParticle,VarMin);
           NewParticle = min(NewParticle,VarMax);
           NewNEL(1,1)=CostFunction(NewParticle(1,:));   
           FEs=FEs+1;
       end
   NewParticles=[NewParticles ; NewParticle];    
   NewNELs=[NewNELs ; NewNEL];
   end
   NewParticles=[NewParticles ; Particles];    
   NewNELs=[NewNELs ; NELs]; 
   
   % Sort Particles
   [NewNELs, SortOrder]=sort(NewNELs);
   NewParticles=NewParticles(SortOrder,:);
   BS=NewParticles(1,:); 
   BS_NEL=NewNELs(1); 
   WS_NEL=NewNELs(end);
   Particles=NewParticles(1:nParticles,:);
   NELs=NewNELs(1:nParticles,:);
 
   % Store Best Cost Ever Found
   BestCosts(Iter)=BS_NEL;
   
   % Show Iteration Information
   disp(['Iteration ' num2str(Iter) ': Best Cost = ' num2str(BestCosts(Iter))]);
end
 
Eval_Number=FEs;
Conv_History=BestCosts;
Best_Pos=BS;
Best_score=BestCosts(end);
end
%% Calculate the Euclidean Distance
function o = distance(a,b)
for i=1:size(a,1)
    o(1,i)=sqrt((a(i)-b(i))^2);
end
end

03

参考文献

1\] Azizi M , Aickelin U , Khorshidi H A , et al. Energy valley optimizer: a novel metaheuristic algorithm for global and engineering optimization\[J\]. Scientific Reports. 04关键词回复 代码获取方式后台回复关键词:2023,免费获取2023年智能优化算法合集matlab代码。

相关推荐
axban2 小时前
QT M/V架构开发实战:QFileSystemModel介绍
开发语言·qt·架构
钢门狂鸭4 小时前
关于rust的crates.io
开发语言·后端·rust
Lionel_SSL4 小时前
《深入理解Java虚拟机》第三章读书笔记:垃圾回收机制与内存管理
java·开发语言·jvm
Greedy Alg5 小时前
LeetCode 142. 环形链表 II
算法
睡不醒的kun5 小时前
leetcode算法刷题的第三十二天
数据结构·c++·算法·leetcode·职场和发展·贪心算法·动态规划
技术猿188702783515 小时前
PHP 与 WebAssembly 的 “天然隔阂”
开发语言·php·wasm
薄荷撞~可乐5 小时前
C#Task(Api)应用
开发语言·c#
先做个垃圾出来………5 小时前
残差连接的概念与作用
人工智能·算法·机器学习·语言模型·自然语言处理
SuperCandyXu7 小时前
P3205 [HNOI2010] 合唱队-普及+/提高
c++·算法·洛谷
another heaven7 小时前
【Qt VS2022调试时无法查看QString等Qt变量信息】解决方法
开发语言·qt