2024最新算法：北极海鹦优化（APO）算法求解23个函数，MATLAB代码详解

2024最新算法：北极海鹦优化（APO）算法求解23个函数，MATLAB代码详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/139967346

北极海鹦优化（Arctic puffin optimization，APO）算法是2024年提出的一种新型智能优化算法。该算法通过模拟海鹦在空中的飞行和水下觅食行为，实现了全局搜索和局部开发之间的平衡，从而有效避免陷入局部最优解。本文将详细介绍APO算法的基本原理，并提供其在23个标准测试函数上的MATLAB实现代码。

一、算法介绍

北极海鹦优化（Arctic puffin optimization，APO）算法是2024年提出的一种智能优化算法。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算法主要包括以下几个关键步骤：

1. 空中飞行阶段：在这一阶段，算法通过引入Levy飞行和速度因子机制，增强跳出局部最优值的能力，提高收敛速度。
2. 水下觅食阶段：在这一阶段，算法采用协同效应和自适应变化因子等策略，确保能够有效利用当前最佳解，指导搜索方向。
3. 行为转换：通过行为转换因子实现勘探和开发阶段之间的动态过渡，有效平衡了全局搜索和局部开发。

二、23个测试函数简介

在优化算法的研究中，通常需要通过一系列标准测试函数来评估算法的性能。本文采用的23个测试函数涵盖了不同的数学特性，包括单峰函数、多峰函数、旋转函数等，能够全面评估APO算法的优化能力。

三、MATLAB代码实现

以下是APO算法求解23个测试函数的MATLAB代码实现。为了便于理解，代码中包含了详细的注释。

close all;
clear;
clc;

% 参数设置
Npop = 30; % 种群数量
Function_name = 'F1'; % 测试函数名称，可以从F1到F23
Tmax = 300; % 最大迭代次数

% 获取测试函数的边界和维度信息
[lb, ub, dim, fobj] = Get_Functions_details(Function_name);

% 调用APO算法进行优化
[Best_fit, Best_pos, Convergence_curve] = APO(Npop, Tmax, lb, ub, dim, fobj);

% 结果可视化
figure('Position', [100 100 660 290]);

% 绘制参数空间
subplot(1, 2, 1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space');
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name, '( x_1 , x_2 )']);

% 绘制目标空间
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('');

% 保存结果图像
saveas(gca, [Function_name '.jpg']);

% 显示最优解和最优值
display(['The best solution is ', num2str(Best_pos)]);
display(['The best fitness value is ', num2str(Best_fit)]);

四、实验结果

以下是APO算法在部分测试函数上的优化结果。从结果可以看出，APO算法在大多数测试函数上都表现出了良好的优化性能，能够快速收敛到全局最优解。

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.

[2] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102.