一、算法介绍
北极海鹦优化（Arctic puffin optimization，APO）算法是2024年提出一种智能优化算法。该算法模拟海鹦在空中飞行和水下觅食两个阶段的行为，旨在实现勘探与开发之间更好的平衡。该算法包括几个关键操作，包括空中飞行阶段的空中搜索和俯冲捕食，以及水下觅食阶段的采集觅食、强化搜索和捕食者规避。通过这些步骤，该算法旨在有目的地探索搜索空间，在探索和利用之间取得更好的平衡，从而避免陷入局部最优。APO包括空中飞行（探索）和水下觅食（开发）阶段。在探索阶段，引入Levy飞行和速度因子机制，增强算法跳出局部最优值的能力，提高收敛速度。在开发阶段，采用协同效应和自适应变化因子等策略，确保算法能够有效利用当前最佳解，指导搜索方向。此外，通过行为转换因子实现勘探和开发阶段之间的动态过渡，有效平衡了全球搜索和局部开发。
参考文献：
1\]Wen-chuan Wang, Wei-can Tian, Dong-mei Xu, Hong-fei Zang. Arctic Puffin Optimization: A Bio-inspired metaheuristic Algorithm for Solving Engineering Design Optimization. Advances in Engineering Software, 2024,195, 103694. [Redirecting](https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2024.103694 "Redirecting") ### 二、23个函数简介  [参考文献](https://so.csdn.net/so/search?q=%E5%8F%82%E8%80%83%E6%96%87%E7%8C%AE&spm=1001.2101.3001.7020 "参考文献")： \[1\] Yao X, Liu Y, [Lin](https://so.csdn.net/so/search?q=Lin&spm=1001.2101.3001.7020 "Lin") G M. Evolutionary programming made faster\[J\]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102. ### 三、部分代码 ``` close all ; clear clc Npop=30; Function_name='F1'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 ( Tmax=300; [lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name); [Best_fit,Best_pos,Convergence_curve]=(Npop,Tmax,lb,ub,dim,fobj); figure('Position',[100 100 660 290]) %Draw search space subplot(1,2,1); func_plot(Function_name); title('Parameter space') xlabel('x_1'); ylabel('x_2'); zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )']) %Draw objective space subplot(1,2,2); semilogy(Convergence_curve,'Color','r','linewidth',3) title('Search space') xlabel('Iteration'); ylabel('Best score obtained so far'); axis tight grid on box on legend('') saveas(gca,[Function_name '.jpg']); display(['The best solution is ', num2str(Best_pos)]); display(['The best fitness value is ', num2str(Best_fit)]); ``` ### 四、部分结果       ### 五、完整MATLAB代码 