CEC2013(MATLAB):墨西哥蝾螈优化算法(Mexican Axolotl Optimization,MAO)求解CEC2013

一、墨西哥蝾螈优化算法MAO

墨西哥蝾螈优化算法(Mexican Axolotl Optimization,MAO)由Yenny Villuendas-Rey 1等人于2021年提出,该算法具有较强的平衡全局搜索与局部搜索能力。

参考文献:

1\]Villuendas-Rey, Yenny, José Luis Velázquez-Rodríguez, Mariana Dayanara Alanis-Tamez, Marco Moreno-Ibarra and Cornelio Yáñez-Márquez. "**Mexican Axolotl Optimization: A Novel Bioinspired Heuristic.** " *Mathematics* 9 (2021): 781. ### 二、cec2013简介 在CEC 2013 Special Session on Real-Parameter Optimization中共有28个测试函数维度可选择为10/30/50/100。每个测试函数的信息如下表所示:(详细信息见下方参考文献) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1714306634366324738/861961391b3e76c81947cfac6ac5b2ac.webp) 参考文献: \[1\] Liang J J , Qu B Y , Suganthan P N ,et al.Problem Definitions and Evaluation Criteria for the CEC 2013 Special Session on Real-Parameter Optimization\[J\]. 2013. ### 三、MAO求解cec2013 (1)部分代码 close all; clear ; clc; dim =10; %维度 TestProblem=1; %测试函数索引可以选择 1-28 [Fun_Name,lb,ub,opt_f,err] = get_fun_info_CEC2013(TestProblem,dim);%获取函数信息 fob=str2func('cec13_0'); SearchAgents_no=50; % 种群大小(可以修改) Max_iteration=500; % 最大迭代次数(可以修改) [Best_score,Xbest,Convergence_curve]=MAO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); figure plot(Convergence_curve,'b','linewidth',3) xlabel('Iteration') ylabel('Fitness') title(['CEC2013-F' num2str(TestProblem)]) legend('MAO') (2)部分结果 ![](https://file.jishuzhan.net/article/1714306634366324738/93b1956552a90fd2178017233532cf88.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1714306634366324738/8aa58fd81cd6881fcfaa98260a5f9d82.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1714306634366324738/7383b3e6ae3a331910b3c6fdb292b154.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1714306634366324738/0cb0bf52d2c2f237e9a257ee7695f26d.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1714306634366324738/5036d515c35308451b21d5ea82319535.webp) ![](https://file.jishuzhan.net/article/1714306634366324738/57fee69911f2db50497c6691402fb2e7.webp) ### 四、完整MATLAB代码

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