2025最新智能优化算法:沙狐优化(Rüppell‘s Fox Optimizer,RFO)算法求解23个经典函数测试集,完整MATLAB代码

沙狐优化(Rüppell's Fox Optimizer,RFO)算法是2025年提出的一种新型元启发式优化算法,灵感来源于Rüppell狐(一种沙漠狐)在自然环境中的觅食行为。该算法通过模拟Rüppell狐的视觉、听觉和嗅觉能力,以及其在白天和夜晚的狩猎策略,来解决全局优化问题。

1. 算法背景与设计思路

Rüppell狐是一种生活在沙漠和山区的动物,具有出色的视觉、听觉和嗅觉能力。它们在白天和夜晚都会积极觅食,利用其敏锐的感官来定位猎物。RFO算法正是受到这种自然行为的启发,通过模拟Rüppell狐的觅食行为来优化问题的解。

2. 算法特点

  • 多感官模拟:算法结合了视觉、听觉和嗅觉三种感官能力,模拟Rüppell狐在不同环境下的觅食策略。
  • 动态平衡探索与开发:通过视觉和听觉能力的变化,动态调整算法的全局搜索(探索)和局部搜索(开发)能力。
  • 群体协作:模拟Rüppell狐群体的协作行为,通过群体的集体智慧来寻找最优解。

3. 算法流程

3.1 初始化
  • 种群初始化:随机生成一组初始解,每个解表示Rüppell狐在搜索空间中的位置。
  • 适应度评估:使用适应度函数评估每个解的质量,并保留最优解。
3.2 白天觅食行为模拟
  • 视觉主导 :白天,Rüppell狐主要依赖视觉来寻找猎物。算法通过模拟其260°的视野范围,更新狐的位置。
    • 随机游走:当随机值满足一定条件时,狐会在猎物周围随机游走。
    • 视觉旋转:模拟狐眼睛的旋转特性,使其能够在更广阔的范围内搜索猎物。
  • 听觉辅助:虽然视觉是白天的主要感官,但狐也会利用听觉来辅助定位猎物。
3.3 夜间觅食行为模拟
  • 听觉主导 :夜间,狐主要依赖听觉来寻找猎物。算法通过模拟其150°的听觉范围,更新狐的位置。
    • 随机游走:狐会在猎物周围随机游走,以增加找到猎物的机会。
    • 听觉旋转:模拟狐耳朵的旋转特性,使其能够在不同方向上检测猎物。
3.4 嗅觉辅助
  • 嗅觉定位 :狐利用其敏锐的嗅觉来定位猎物。算法通过模拟嗅觉能力的变化,动态调整狐的搜索范围。
    • 全局搜索:当狐远离猎物时,嗅觉能力减弱,狐会在更大范围内搜索。
    • 局部搜索:当狐接近猎物时,嗅觉能力增强,狐会在更小范围内进行精细搜索。
3.5 群体协作
  • 向最佳位置移动:狐会根据群体中其他狐的位置和信息,调整自己的位置,向最优解靠近。
  • 避免局部最优:通过随机游走和群体协作,避免陷入局部最优解。
3.6 最坏情况处理
  • 随机探索:当狐在邻近区域找不到猎物时,会在更广泛的区域内随机搜索,以探索新的解空间。

4. 算法优势

  • 全局搜索能力强:通过模拟狐的多感官能力,算法能够在全局范围内高效搜索。
  • 局部搜索精度高:在接近最优解时,算法能够利用局部搜索能力进行精细优化。
  • 动态适应性:算法能够根据当前的搜索状态动态调整搜索策略,平衡探索与开发。
  • 简单易实现:算法结构清晰,易于理解和实现,适合多种优化问题。

5. 参考文献

1\]\[Braik, Malik, and Heba Al-Hiary. Ruppell's fox optimizer: A novel meta-heuristic approach for solving global optimization problems.Cluster Computing 28.5 (2025): 1-77. #### 6. **部分MATLAB代码** ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/257a6f5c75494934b64bd1d0f8d2753c.png) 参考文献: \[1\] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster\[J\]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102. ```bash clear; clc; close all; warning off all; SearchAgents_no=50; %Number of search solutions Max_iteration=500; %Maximum number of iterations Func_name='F5'; % Name of the test function % Load details of the selected benchmark function [lb,ub,dim,fobj]=Get_F(Func_name); tic; [Best_score,Best_pos,cg_curve]=RFO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); tend=toc; % figure('Position',[500 500 901 345]) %Draw search space subplot(1,2,1); func_plot(Func_name); title('Parameter space') xlabel('x_1'); ylabel('x_2'); zlabel([Func_name,'( x_1 , x_2 )']) %Draw objective space subplot(1,2,2); semilogy(cg_curve,'Color','r',LineWidth=2.0) title(Func_name) % title('Objective space') xlabel('Iteration'); ylabel('Best score obtained so far'); axis tight grid on box on legend('RFO') display(['The running time is:', num2str(tend)]); display(['The best fitness is:', num2str(Best_score)]); display(['The best position is: ', num2str(Best_pos)]); ``` #### 7. **部分结果** ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/daf777cbcde34425a095e9d69a3b418d.png) ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7867948f03c54ee4b5971667cdfff9fc.png) ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/dca0f48fbbc64f3aae243c20305593c4.png) ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0277c1962b1e4060bb6d5426ecc4cd27.png) #### 8. **完整MATLAB代码见下方名片**

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